class Embedder(Model): def __init__(self, hidden_dim): self.hidden_dim=hidden_dim return def build(self, input_shape): embedder = Sequential(name='Embedder') embedder = net(embedder, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim) return embedder
时间: 2024-02-14 07:26:50 浏览: 146
transformer-embedder:基于PyTorch和:hugging_face:变形金刚的Word Level Transformer层
这段代码定义了一个名为Embedder的类,继承自Keras的Model类。Embedder类用于构建一个嵌入器模型,用于将输入序列编码为低维表示。
Embedder类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为embedder的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为self.hidden_dim(因为嵌入器的输出与输入具有相同的维度)。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Embedder类的实例,你可以使用build方法来构建一个嵌入器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。嵌入器模型可以用于将输入序列编码为低维表示,例如在序列压缩或特征提取任务中。
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