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 20:26:50 浏览: 27
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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def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')
这段代码定义了一个名为define_gan的方法,用于在GAN模型中定义生成器(generator)、监督模型(supervisor)、判别器(discriminator)、恢复模型(recovery)和嵌入器(embedder)。
在该方法中,使用各个类的build方法构建了相应的模型,并将其存储在相应的实例变量中:
- self.generator_aux:通过调用Generator类的build方法构建生成器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
- self.supervisor:通过调用Supervisor类的build方法构建监督模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.discriminator:通过调用Discriminator类的build方法构建判别器模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.recovery:通过调用Recovery类的build方法构建恢复模型。input_shape参数设置为(self.hidden_dim, self.hidden_dim)。
- self.embedder:通过调用Embedder类的build方法构建嵌入器模型。input_shape参数设置为(self.seq_len, self.n_seq)。
接下来,定义了两个输入层对象X和Z。它们分别表示真实数据输入和随机噪声输入。X和Z的形状分别为[self.seq_len, self.n_seq],batch_size设置为self.batch_size。
这段代码的目的是在GAN模型中定义各个组件,并创建输入层对象以供后续使用。
@function def train_embedder(self,x, opt): with GradientTape() as tape: h = self.embedder(x) h_hat_supervised = self.supervisor(h) generator_loss_supervised = self._mse(h[:, 1:, :], h_hat_supervised[:, 1:, :]) x_tilde = self.autoencoder(x) embedding_loss_t0 = self._mse(x, x_tilde) e_loss = 10 * sqrt(embedding_loss_t0) + 0.1 * generator_loss_supervised var_list = self.embedder.trainable_variables + self.recovery.trainable_variables gradients = tape.gradient(e_loss, var_list) opt.apply_gradients(zip(gradients, var_list)) return sqrt(embedding_loss_t0)
这段代码定义了一个名为 `train_embedder` 的方法,用于训练 Embedder 模型。
该方法接受输入数据 `x` 和优化器 `opt` 作为参数。在方法内部,使用 `GradientTape` 上下文管理器来计算损失函数和梯度。
首先,通过调用嵌入器模型 `self.embedder` 对输入数据 `x` 进行嵌入操作,得到嵌入向量 `h`。然后,将嵌入向量 `h` 输入到 Supervisor 模型 `self.supervisor` 中,得到 Supervisor 的预测结果 `h_hat_supervised`。
接下来,计算生成器的监督损失 `generator_loss_supervised`,这里使用了均方误差(MSE)作为损失函数。损失函数计算的是嵌入向量 `h` 和 Supervisor 预测结果 `h_hat_supervised` 在时间步 t=1 及之后的差异。
然后,通过调用自编码器模型 `self.autoencoder` 对输入数据 `x` 进行重构,得到重构后的数据 `x_tilde`。然后,计算重构损失 `embedding_loss_t0`,这里同样使用了均方误差(MSE)作为损失函数。
接着,将重构损失 `embedding_loss_t0` 进行平方根处理,并乘以一个系数 10,以及将生成器的监督损失 `generator_loss_supervised` 乘以 0.1,得到总的损失 `e_loss`。
然后,将可训练变量 `self.embedder.trainable_variables` 和 `self.recovery.trainable_variables` 组合成一个列表 `var_list`,并使用梯度带(GradientTape)计算 `e_loss` 对于这些变量的梯度。
最后,通过调用优化器 `opt` 的 `apply_gradients` 方法,将梯度应用到变量上进行优化。最后返回重构损失的平方根作为结果。
总体来说,这个方法的作用是训练 Embedder 模型,通过最小化重构损失和生成器的监督损失来优化模型的嵌入能力。