def score_t(self, hr_batch: torch.LongTensor) -> torch.FloatTensor:解释
时间: 2024-05-17 18:12:39 浏览: 16
这是一个Python类的方法,方法名为score_t。该方法有一个输入参数hr_batch,类型为torch.LongTensor,代表一个长整型的张量。方法的返回值类型为torch.FloatTensor,代表一个浮点型的张量。该方法的作用是计算给定hr_batch中每个元素的分数,并返回一个张量,其中每个元素的值为对应元素的分数。由于方法的具体实现并没有提供,因此无法具体说明分数的计算方式和算法细节。
相关问题
def score_hrt(self, hrt_batch: torch.LongTensor) -> torch.FloatTensor:解释
这段代码是一个方法,用于计算给定三元组的得分。该方法接受一个 LongTensor 类型的三元组张量 hrt_batch,其形状为 (batch_size, 3),其中 batch_size 表示三元组的数量,每个三元组由头实体、关系和尾实体的 ID 组成。该方法返回一个 FloatTensor 类型的得分张量,其形状为 (batch_size, 1),表示每个三元组的得分。
具体地,该方法首先提取每个三元组中头实体、关系和尾实体的 ID,并将其分别转化为对应的嵌入向量。然后,通过对头实体和关系嵌入向量进行旋转,得到旋转后的头实体向量 rot_h。接着,将旋转后的头实体向量与尾实体向量传入交互函数,计算它们之间的相互作用关系。最后,将交互关系和关系向量进行点积运算,得到最终的得分。这里的得分计算采用了 margin ranking loss 的方式,即使用了一个 margin 值来控制正负样本之间的得分差距,以便于模型对正例和负例进行区分。
请补全以下代码:class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重(Alignment Weight) self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()
class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h
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