torch.matmul(p_unknown, self.alpha.transpose(0, 1))的作用

时间: 2024-06-05 13:10:55 浏览: 131
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pytorch:torch.mm()和torch.matmul()的使用

这个函数的作用就是对输入的两个tensor进行矩阵相乘，其中第一个参数是一个未知矩阵 p_unknown，第二个参数是一个 alpha 矩阵的转置。这个操作可以用于很多场景，比如说图像处理、语音识别、自然语言处理等等。但具体到这个问题里，我无法得知这个 p_unknown 矩阵和 alpha 矩阵的细节，因此无法提供更具体的答案。
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以下代码存在无法求导反向传播的bug，请你修改：# 反向LSTM input_backward = torch.flip(input, [0]) outputs_backward = [] for t in range(input_backward.size(0)): x = input_backward[t] i = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_i_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_i_backward) + self.b_i_backward) f = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_f_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_f_backward) + self.b_f_backward) c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, self.W_o_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_o_backward) + self.b_o_backward o = torch.sigmoid(o) h_backward[-1] = o * torch.tanh(c_backward[-1]) outputs_backward.append(h_backward[-1]) outputs_backward = torch.flip(torch.stack(outputs_backward), [0])

c_tilde = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_c_backward) + torch.matmul(h_backward[-1], self.U_c_backward) + self.b_c_backward) c_backward[-1] = f * c_backward[-1] + i * c_tilde o = torch.matmul(x, ...

翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)

在 __init__ 函数中，传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数，分别表示状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵、初始状态向量和初始协方差矩阵。这些参数被分别赋值给类的属性 F、H、Q、R...

输入out.shape为torch.Size（192，512）和定义的输入通道self.out_att（128，512）怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗上述代码不成功，mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (192x512 and 128x512)。请写出能让我成功运行的代码 out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) # self.out_att=self.out_att.transpose(1,0) out = F.elu(self.out_att(out))这句话怎么修改

out = torch.matmul(x, self.out_att.t()) # 注意转置 self.out_att out = F.elu(out) 这里使用了 self.out_att.t() 将 self.out_att 进行转置，使得其形状变为 (512, 128)，从而满足矩阵乘积的相容性要求。...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out = F.elu(self.out_att(out)) return out 这段代码中out的形状为（192，512），而self.out_att只能接受（128，512）的输入，这段代码应该怎么调整呢。我尝试在self部分增加一个线性全连接层linear（512，128），但是报错缺少必要的位置参数，我应该怎么办呢。这是pytorch版本

alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, ...

输入out.shape为torch.Size（192，512）和定义的输入通道self.out_att（128，512）怎么才能使用torch.matmul 可以帮我写好pytorch代码吗上述代码不成功，mat1 和 mat2 形状不能相乘（192x512 和 128x512）。请写出能让我成功运行的代码 out = torch.matmul（alpha， x）.squeeze（1） # self.out_att=self.out_att.transpose（1，0） out = F.elu（self.out_att（out））这句话怎么修改。输入通道是liner，，上面修改方法会报错：'Linear' object has no attribute 't'

out = torch.matmul(self.out_att, alpha).squeeze(1) # self.out_att 作为矩阵左乘 alpha，形状为 (128, 1) out = torch.matmul(x.transpose(1, 2), out) # x 作为矩阵左乘 out，形状为 (192, 1, 128) out = F.elu...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) # self.linear = nn.Linear(512, 128) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out=out.reshape(-1,128) # out = self.linear(out) out = F.elu(self.out_att(out)) return out这段代码为什么一直报错mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (512x768 and 512x128)，我应该怎么修改呢？它是怎么在x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1)这一步将输入（24，1，16）变成（512，768）的形状的，在这一步总是报错和（512，128）的全连接层不匹配，怎么修改呢。这是pytorch代码，本意是构建两层GAT用点注意力机制对形状为（16992，307，12，2）的数据集按第二列度特征相同的节点计算注意力系数和隐变量，怎么完善呢

x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) x = x.view(batch_size, self.num_heads, num_nodes, -1) 如果你要使用全连接层将多头注意力的输出映射到期望的输出维度，需要将out_dim*num_heads...

优化这段代码让其在gpu上可以更快运行：import torch.nn as nnclass MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) chunks = torch.stack(chunks, dim=0) weights = torch.stack([linear.weight for linear in self.linears], dim=0) outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs

outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs 此代码在创建每个线性层时使用 .to('cuda') 将其权重张量移动到 GPU 上。在 forward() 方法中，使用 ...

attention_score = torch.matmul(Query, Key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.head_size)

这是一个计算attention得分的公式，其中Query和Key都是输入的张量，transpose(-1, -2)是对Key的最后两个维度进行转置，math.sqrt(self.head_size)是对头数进行平方根处理，head_size是头的数量。这个公式的作用是...

Xw = torch.matmul(self.weight.transpose(0, -1), X.T).transpose(0, -1)什么意思

这是在PyTorch中实现的矩阵乘法操作，其中X是一个张量，self.weight是另一个张量，这个操作将self.weight的转置矩阵与X的转置矩阵相乘，然后再将结果的转置矩阵返回。具体来说，它实际上是在计算X和self.weight之间...
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x.shape=(8,8,24,128),为什么这样操作alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2,3)) / self.num_heads, dim=-1)会出现Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3)，这种问题应该怎么修改，请给我一个修改无误的pytorch版本

alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1).unsqueeze(-1) 这样，返回的张量维度为 (8,8,24,24,1)，可以指定 dim 参数为 -1，执行 F.softmax() 操作。 以下是一...

优化这段代码来提高运行速度：import torch.nn as nn class MyLinear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(MyLinear, self).__init__() self.linears = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for i in range(5)]) def forward(self, x): chunks = torch.chunk(x, 5, dim=1) outputs = [linear(chunk) for linear, chunk in zip(self.linears, chunks)] return torch.cat(outputs, dim=1)

outputs = torch.matmul(chunks, weights.transpose(1, 2)).reshape(x.shape[0], -1) return outputs 此代码使用 torch.chunk() 将输入张量 x 沿着维度 1 分成 $5$ 个张量，然后使用 torch.stack() ...
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lbcnn.torch-master.zip_CNN_LBC_LBP CNN_becomeg53_torch

We propose local binary convolution (LBC), an efficient alternative to convolutional layers in standard convolutional neural networks (CNN). The design principles of LBC are motivated by local binary ...
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