self.wte(torch.arange(200).long().unsqueeze(0).expand(4, -1))的输出是什么?
时间: 2024-05-28 20:11:09 浏览: 12
假设模型的词表大小为200,这行代码的作用是生成一个4行200列的张量,其中每一行都是0到199的整数序列。具体来说,这行代码首先生成一个200维的长整型向量,其中每个元素的值对应模型词表中的一个单词。然后使用`unsqueeze(0)`将这个向量在第0个维度上扩展,即将其形状从(200,)变为(1, 200)。接着使用`expand(4, -1)`将这个张量在第0个维度上复制4遍,即将其形状从(1, 200)变为(4, 200)。输出结果是一个形状为(4, 200)的张量,表示4个长度为200的整数序列。
相关问题
有参考代码吗?
是的,以下是一个使用PyTorch搭建的GPT-2模型的参考代码,供您参考:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GPT2(nn.Module):
def __init__(self, n_vocab, n_ctx, n_embd, n_head, n_layer):
super(GPT2, self).__init__()
self.n_vocab = n_vocab
self.n_ctx = n_ctx
self.n_embd = n_embd
self.n_head = n_head
self.n_layer = n_layer
self.wte = nn.Embedding(n_vocab, n_embd)
self.wpe = nn.Embedding(n_ctx, n_embd)
self.drop = nn.Dropout(0.1)
self.h = nn.ModuleList([Block(n_embd, n_head, n_ctx) for _ in range(n_layer)])
self.ln_f = nn.LayerNorm(n_embd, eps=1e-5)
self.init_weights()
def init_weights(self):
nn.init.normal_(self.wte.weight, std=0.02)
nn.init.normal_(self.wpe.weight, std=0.01)
nn.init.normal_(self.ln_f.weight, std=0.02)
nn.init.zeros_(self.ln_f.bias)
def forward(self, input_ids, position_ids=None, token_type_ids=None):
if position_ids is None:
position_ids = torch.arange(input_ids.shape[1], dtype=torch.long, device=input_ids.device)
position_ids = position_ids.unsqueeze(0).expand_as(input_ids)
if token_type_ids is None:
token_type_ids = torch.zeros_like(input_ids)
input_embeds = self.wte(input_ids)
position_embeds = self.wpe(position_ids)
token_type_embeds = self.wte(token_type_ids)
hidden_states = input_embeds + position_embeds + token_type_embeds
hidden_states = self.drop(hidden_states)
for i in range(self.n_layer):
block = self.h[i]
hidden_states = block(hidden_states)
hidden_states = self.ln_f(hidden_states)
return hidden_states
class Block(nn.Module):
def __init__(self, n_embd, n_head, n_ctx):
super(Block, self).__init__()
self.n_embd = n_embd
self.n_head = n_head
self.ln_1 = nn.LayerNorm(n_embd, eps=1e-5)
self.attn = Attention(n_embd, n_head, n_ctx)
self.ln_2 = nn.LayerNorm(n_embd, eps=1e-5)
self.mlp = MLP(n_embd*4, n_embd)
def forward(self, x):
h = x
x = self.ln_1(x)
x = self.attn(x)
x = h + x
h = x
x = self.ln_2(x)
x = self.mlp(x)
x = h + x
return x
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, n_embd, n_head, n_ctx):
super(Attention, self).__init__()
self.n_embd = n_embd
self.n_head = n_head
self.split_size = n_embd // n_head
self.scale = self.split_size ** -0.5
self.c_attn = nn.Linear(n_embd, n_embd*3)
self.c_proj = nn.Linear(n_embd, n_embd)
def split_heads(self, x):
x = x.view(x.shape[0], x.shape[1], self.n_head, self.split_size)
return x.permute(0, 2, 1, 3)
def forward(self, x):
qkv = self.c_attn(x)
q, k, v = torch.split(qkv, qkv.shape[-1] // 3, dim=-1)
q = self.split_heads(q)
k = self.split_heads(k)
v = self.split_heads(v)
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) * self.scale
attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)
attn_output = attn_output.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
attn_output = attn_output.view(attn_output.shape[0], attn_output.shape[1], -1)
attn_output = self.c_proj(attn_output)
return attn_output
class MLP(nn.Module):
def __init__(self, n_embd, n_hidden):
super(MLP, self).__init__()
self.n_embd = n_embd
self.n_hidden = n_hidden
self.c_fc = nn.Linear(n_embd, n_hidden)
self.c_proj = nn.Linear(n_hidden, n_embd)
def forward(self, x):
x = F.gelu(self.c_fc(x))
x = self.c_proj(x)
return x
```
此代码实现了一个基于GPT-2的语言模型,包括基本的Attention机制、LayerNorm、MLP等模块。您可以根据需要进行修改和扩展。
WTe2的吸收光谱测试系统的设计说明
WTe2是一种二维过渡族金属硫化物,其在光电子学、热电学以及催化剂等领域均有广泛应用。进行WTe2的吸收光谱测试可以更加深入地研究其光学性质,为其应用提供有力支持。以下是WTe2的吸收光谱测试系统的设计说明:
1. 光源选择:选择具有较高亮度、稳定性和连续性的白光源,如氙灯或卤素灯。
2. 光路设计:将选择的光源通过准直镜和单色器,使其成为单色、平行的光束,再通过分束器分成样品光和参比光,分束器可以采用半反射镜。
3. 样品处理:将WTe2样品制备成适当的形式,如薄膜或粉末,然后将其放置在样品室中。样品室可以采用石英舱或者玻璃舱。
4. 探测器选择:选择具有高灵敏度和线性响应的光电二极管探测器,如硅光电二极管。
5. 数据处理:将探测器采集到的数据进行处理,得到样品和参比光的吸收光谱曲线,进一步分析得到WTe2的吸收光谱特性。
6. 控制系统:设计一个完整的控制系统,可以控制光源、单色器、分束器、样品室和探测器等各个部分的运行,以实现自动化测试。
以上是WTe2的吸收光谱测试系统的设计说明,如果需要更加详细的设计方案,可以根据实际情况进行调整和完善。
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