class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim,特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)
时间: 2023-05-30 07:03:44 浏览: 66
这是一个继承自torch.nn.Module的类,名为Atten_model。它有两个输入参数in_dim和out_dim,分别表示输入数据的维度和输出数据的维度。在初始化函数__init__中,它创建了三个线性层,分别用于计算输入x的key、query和value。同时,它还创建了一个ReLU激活函数。在forward函数中,它对输入x进行计算,并返回结果。具体的计算方法可以根据实际情况进行调整。
相关问题
torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel' object has no attribute 'atten_embedding'
这个错误是由于你在调用 `atten_embedding` 属性时发生的。根据错误提示,`NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 对象没有名为 `atten_embedding` 的属性。可能的原因是你在模型中未正确定义或初始化该属性。
要解决这个问题,你需要检查模型类 `NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 的定义,并确认是否存在 `atten_embedding` 属性。如果不存在,你需要为模型添加该属性,并在初始化过程中进行正确的赋值。
另外,还要确保在调用 `atten_embedding` 之前,已经正确初始化了 `NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 对象。
如果你能提供更多关于代码的细节,我可以给出更具体的建议。
class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入
首先需要将`input_size`修改为特征的数量,例如`input_size=2`表示有两个特征。
然后需要修改`forward`函数中的输入参数`x`的形状,将其变为(batch_size, seq_len, feature_size)。这可以通过在输入时进行reshape来实现。
最后需要修改`nn.Linear`的输入和输出维度,例如`self.fc1 = nn.Linear(256, 128)`可以改为`self.fc1 = nn.Linear(256 * feature_size, 128)`,其中256为上一层的输出维度,feature_size为特征的数量。
修改后的代码如下:
```
class LSTM_Atten(nn.Module):
"""搭建Decoder结构"""
def __init__(self, look_back, pre_len, feature_size):
super(LSTM_Atten, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size=feature_size, # 特征的数量
hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维
num_layers=1, # 1层LSTM
batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False
)
self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128)
self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率
self.fc1 = nn.Linear(256 * feature_size, 128) # 修改输入和输出维度
self.fc2 = nn.Linear(128, 1)
self.look_back = look_back
self.pre_len = pre_len
self.Softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, x):
batch_size, seq_len, feature_size = x.shape
x = x.reshape(batch_size, seq_len, feature_size) # reshape输入数据
H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码
h = h.squeeze(0)
c = c.squeeze(0)
H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device)
for i in range(self.pre_len): # 解码
h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测
H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1)
h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态
H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态
h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步
return self.fc2(self.fc1(H_pre.reshape(batch_size, -1))).squeeze(1) # reshape后进行线性变换
def Atten(self, H):
h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128]
H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128]
atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵
atten = self.Softmax(atten)
atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态
atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维
return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1)
```