def text_encoder_model(self): layer_output = layers.Embedding(5000, 256)(self.character_id) # 进行文本特征输出 for i in range(3): layer_output = layers.ZeroPadding1D(2)(layer_output) layer_output = layers.Conv1D(256, 5)(layer_output) layer_output = layers.BatchNormalization()(layer_output) layer_output = layers.ReLU()(layer_output) layer_output = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # 加入文本的位置信息 layer_output = layers.Dense(256)(layer_output) layer_output = layer_output + self.character_posid encoder_input = layers.Dropout(0.1)(layer_output) # encoder输出结果 encoder_result, encoder_result_all = self.tr_encoder(encoder_input, self.character_mask) encoder_result = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_result) return encoder_result
时间: 2023-06-13 15:08:23 浏览: 49
这段代码是一个文本编码器模型的实现,用于将输入的文本转换为向量表示。具体来说,它包含以下几个步骤:
1. 对输入的文本进行 embedding,将每个字符映射为一个 256 维的向量。
2. 通过 3 层卷积神经网络对文本进行特征提取,其中每层卷积层的输出维度都是 256,卷积核大小为 5,使用了 zero padding 以保持输出的长度不变,ReLU 激活函数进行非线性变换,以及 10% 的 Dropout 进行随机失活。
3. 加入文本的位置信息,将每个字符的位置信息(用一个数字表示)和每个字符的特征向量相加。
4. 将处理后的文本特征作为输入,通过一个 transformer 编码器进行编码,得到编码后的文本向量表示。
5. 对编码后的文本向量进行 LayerNormalization,以归一化其特征值分布。
最终,该函数返回的是编码器的输出结果。
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def __init__(self, feature_num=80, training=True): self.feature_num = feature_num self.training = training # 输入文本信息 self.character_id = layers.Input(shape=[None], name='character_id') self.character_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='character_posid', dtype=tf.float32) self.character_mask = layers.Input(shape=[None], name='character_mask') # 输出音频特征信息 self.audio_feature = layers.Input(shape=[None, feature_num], name='audio_feature', dtype=tf.int64) self.audio_posid = layers.Input(shape=[None, 256], name='label_position', dtype=tf.float32) self.audio_self_mask = layers.Input(shape=[None, None], name='label_self_masks') self.decoder_encoder_input = layers.Input(shape=[None, 256], name='decoder_encoder_input') self.text_model()
这段代码看起来是一个类的初始化函数。其中,类的属性包括feature_num和training,分别表示音频特征的数量和是否为训练模式。接下来是一些输入和输出的定义,包括字符id、位置id、掩码等信息的输入,以及音频特征、位置id、自掩码和解码器编码器输入的输出。最后,调用了text_model()方法,应该是用于定义模型的。
def forward(self, test_input): enc_output = self.embedding(test_input) for enc_layer in self.encoders: enc_output = enc_layer(enc_output) class_token_embed = enc_output[:, 0]
在这个forward函数中,首先将输入test_input通过embedding层进行编码得到enc_output。然后通过遍历encoders列表,将enc_output输入到每个encoder层中进行编码。最后,取出enc_output中的第一个位置的token(class_token_embed)作为输出。