def position_embedding(position, d_model): pos_encoding = np.zeros([position, d_model]) position = np.expand_dims(np.arange(0, position, dtype=np.float32), 1) div_term = np.power(10000, -np.arange(0, d_model, 2, dtype=np.float32) / d_model)
时间: 2023-06-14 17:05:24 浏览: 53
这段代码是用于生成位置编码的,其中position为序列的长度,d_model为模型的维度。下面是代码的解释:
- 首先创建一个形状为 [position, d_model] 的全零矩阵,用于存储位置编码。
- 创建一个形状为 [position, 1] 的矩阵,其中每个元素为该位置的索引值。
- 计算一个形状为 [1, d_model/2] 的矩阵,其中每个元素为 $10000^{-2i/d_{model}}$,其中 i 为该元素的列索引。
- 将上述矩阵复制 position 行,得到一个形状为 [position, d_model/2] 的矩阵。
- 将 position 矩阵与 div_term 矩阵相乘,得到一个形状为 [position, d_model/2] 的矩阵。
- 将上述矩阵中的元素按照列索引拼接起来,得到一个形状为 [position, d_model] 的矩阵,即为位置编码。
这种位置编码方式基于正弦和余弦函数,具体原理可以参考论文 "Attention Is All You Need"。
相关问题
model.pos_embed = nn.Parameter(pe)
这行代码是什么意思?
这行代码是为模型添加一个位置嵌入(Position Embedding)。在自然语言处理任务中,顺序和位置对于理解文本的含义非常重要。为了将这种位置信息引入模型中,通常会添加位置嵌入。具体而言,这行代码通过 nn.Parameter() 将 pe 转化为模型的可训练参数,并将其赋值给模型的 pos_embed 属性。这个 pos_embed 属性会在模型的前向传播过程中被用来将输入序列中的每个词语与其对应的位置嵌入相加,从而得到含有位置信息的词向量。
def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)
这是一个神经网络模型的初始化函数,它包含以下几个部分:
1. 调用父类的初始化函数,即nn.Module的__init__()方法。
2. 根据config中的embedding_pretrained是否为None,选择使用预训练的词向量还是随机初始化的词向量。如果使用预训练的词向量,则调用nn.Embedding.from_pretrained()方法加载预训练的词向量,否则使用nn.Embedding()方法随机初始化词向量。
3. 初始化一个LSTM层,其中输入维度为config.embed,隐藏状态维度为config.hidden_size,层数为config.num_layers,双向LSTM,batch_first设置为True,dropout为config.dropout。
4. 初始化一个全连接层,将LSTM输出的双向隐藏状态拼接后,经过一个线性变换得到最终的输出结果,输出维度为config.num_classes。
这个模型的输入是一个batch的词索引序列,输出是每个样本对应的类别。