x = nn.Softmax(x,dim=1) TypeError: __init__() got multiple values for argument 'dim'

这个错误是因为 `nn.Softmax` 是一个类，而不是一个函数，需要先实例化一个类对象才能使用。正确的用法是先创建一个 `nn.Softmax` 对象，然后将输入张量传递给这个对象的 `forward()` 方法并指定 `dim` 参数。以下是示例代码：

import torch.nn as nn
import torch

# 定义一个张量
x = torch.randn(3, 4)

# 创建softmax对象
softmax = nn.Softmax(dim=1)

# 对张量进行softmax操作
y = softmax(x)

print(y)

在上面的代码中，我们首先创建了一个3x4的张量x，然后创建了一个 `nn.Softmax` 对象并指定 `dim=1`。最后，我们将张量x传递给 `softmax` 对象的 `forward()` 方法，得到了经过softmax操作的张量y。

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class ThreelinearModel(nn.Module): def __init__(self): super.__init__() self.linear1 = nn.Linear(12, 12) self.mish1 = Mish() self.linear2 = nn.Linear(12, 8) self.mish2 = Mish() self.linear3 = nn.Linear(8, 2) self.softmax = nn.Softmax(dim=1) self.criterion = nn.CrossEntropyLoss # 确定交叉熵系数 def forward(self,x): # 定义一个全连接网络 lin1_out = self.linear1(x) out1 = self.mish1(lin1_out) out2 = self.mish2(self.linear2(out1)) out3 = self.softmax(self.linear3(out2)) def getloss(self,x,y): y_pred = self.forward(x) loss = self.criterion(y_pred,y) return loss

这是一个使用 PyTorch 框架搭建的三层全连接神经网络模型，包括两个隐藏层和一个输出层。输入层有12个神经元，输出层有2个神经元，使用了 Mish 激活函数和 Softmax 函数，损失函数为交叉熵损失函数。该模型可以用于分类任务。在 forward 函数中，通过调用自定义的 Mish 激活函数和 Softmax 函数，将输入的 x 逐层传递到输出层，得到预测结果 y_pred。在 getloss 函数中，通过调用 forward 函数和交叉熵损失函数，计算预测值 y_pred 和真实值 y 之间的损失。

翻译一下这串代码 class TAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim) self.heads = heads self.scale = dim_head ** -0.5 self.attend = nn.Softmax(dim=-1) self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, dim), nn.Dropout(dropout) ) if project_out else nn.Identity()

这段代码定义了一个名为 TAttention 的类，它继承自 nn.Module。构造函数中有四个参数，分别是 dim、heads、dim_head 和 dropout。其中 dim 表示输入的特征维度，heads 表示注意力头数，dim_head 表示每个注意力头的维度，dropout 表示 dropout 的概率。

在构造函数中，首先根据 heads 和 dim_head 计算得到内部维度 inner_dim，并判断是否需要通过投影将内部维度变为 dim。然后定义了 heads 和缩放因子 scale，同时定义了使用 Softmax 计算注意力分布的层 attend，以及将输入转化为查询、键、值三个部分的线性层 to_qkv。最后定义了一个线性层 to_out 用于将注意力计算结果转换为最终输出，如果需要投影则使用 nn.Linear，否则使用 nn.Identity。其中线性层 to_out 的结构为：先通过 nn.Linear 将内部维度的特征转换为 dim 维，然后通过一个 dropout 层进行正则化。