import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l #@save class PositionWiseFFN(nn.Module): """基于位置的前馈网络""" def __init__(self, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs, **kwargs): super(PositionWiseFFN, self).__init__(**kwargs) self.dense1 = nn.Linear(ffn_num_input, ffn_num_hiddens) self.relu = nn.ReLU() self.dense2 = nn.Linear(ffn_num_hiddens, ffn_num_outputs) def forward(self, X): return self.dense2(self.relu(self.dense1(X))) ffn = PositionWiseFFN(4, 4, 8) ffn.eval() ffn(torch.ones((2, 3, 4)))[0] tensor([[ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328], [ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328], [ 0.3407, -0.0869, -0.3967, 0.7588, 0.3862, 0.2616, 0.1842, -0.0328]], grad_fn=<SelectBackward0>)

这段代码定义了一个基于位置的前馈网络（PositionWiseFFN）的类。该网络包含两个线性层和一个ReLU激活函数。在前向传播中，输入X通过第一个线性层和ReLU激活函数得到隐藏层表示，然后再经过第二个线性层得到输出。

在代码的最后，创建了一个PositionWiseFFN的实例ffn，并对其进行了评估（eval()）。然后，将一个大小为(2, 3, 4)的张量输入到ffn中，并打印出前向传播的结果。

结果是一个大小为(2, 8)的张量，每个元素都是一个实数。这个结果表示了输入张量经过前馈网络后得到的输出表示。

相关问题

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd

你好！这段代码看起来是在导入 PyTorch 和 NumPy 库，以及一些需要使用的模块。其中：

- `import torch` 导入 PyTorch 库
- `import torch.nn as nn` 导入 PyTorch 中的神经网络模块
- `import numpy as np` 导入 NumPy 库，并将其命名为 np
- `from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset` 导入 PyTorch 的数据加载器和数据集类型
- `import pandas as pd` 导入 Pandas 库，并将其命名为 pd

这里的代码仅仅是导入了需要使用的模块，没有具体的功能实现。如果您有任何其他问题，请随时提出。

import torch import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

这段代码导入了三个库：torch、pandas和sklearn。torch是PyTorch深度学习框架的Python接口，pandas是一个用于数据处理和分析的Python库，sklearn则是Python中流行的机器学习库。这段代码还使用了sklearn库中的两个类：LabelEncoder和OneHotEncoder。LabelEncoder用于将文本标签转换为数字标签，OneHotEncoder则用于将数字标签转换为独热编码。这两个类通常被用于数据预处理中的特征编码。