self.hidden=torch.nn.Liner(1,20)

时间: 2024-04-21 10:23:43 浏览: 120
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浅析PyTorch中nn.Linear的使用

这段代码创建了一个全连接层（fully connected layer）并其赋值给了self.hidden变量。具体来说，torch.nn.Linear(1, 20)创建了一个线性层，它的输入特征数量为1，输出特征数量为20。这意味着输入张量的形状应为(N, 1)，其中N是输入样本的数量，输出张量的形状为(N, 20)。这个线性层可以将输入特征映射到20个输出特征。self.hidden变量将这个线性层保存下来，方便在模型的其他地方使用。请注意，正确的类名是Linear（而不是Liner）。
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PyTorch里面的torch.nn.Parameter()详解

在代码示例中提到的self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size))，这里的self.v就被转换成了一个可训练的参数，它将作为模型的一部分参与训练过程。这意味着，在反向传播和优化过程中，self.v...

class BPNeuralNetwork4(torch.nn.Module):#四层 def __init__(self, n_feature, n_hidden1, n_hidden2, n_hidden3, n_hidden4, n_output, dropout): super(BPNeuralNetwork4, self).__init__() self.h1 = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden1) self.h2 = torch.nn.Linear(n_hidden1, n_hidden2) self.h3 = torch.nn.Linear(n_hidden2, n_hidden3) self.h4 = torch.nn.Linear(n_hidden3, n_hidden4) self.o = torch.nn.Linear(n_hidden4, n_output) self.dropout = torch.nn.Dropout(p=dropout) # dropout训练 def forward(self, x): x = self.h1(x) x = self.dropout(x) x = F.relu(x) x = self.h2(x) x = self.dropout(x) x = F.relu(x) x = self.h3(x) x = self.dropout(x) x = F.relu(x) x = self.h4(x) x = self.dropout(x) x = F.relu(x) x = self.o(x) # x = F.elu(x) return x

这是一个基于PyTorch框架实现的四层BP神经网络模型，输入层有n_feature个神经元，隐藏层1有n_hidden1个神经元，隐藏层2有n_hidden2个神经元，隐藏层3有n_hidden3个神经元，隐藏层4有n_hidden4个神经元，输出层有n_...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

在模型的构造函数中，首先调用了基类 torch.nn.Module 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 torch.nn.Embedding 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入...

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

这段代码中定义了一个 MLP 模型以及一个 LabelSmoothingLoss 损失函数。MLP 模型包含了多个线性层和 ReLU 激活函数，以及一个 LayerNorm 层和一个 dropout 层。LabelSmoothingLoss 损失函数主要用于解决分类问题中的...

请将如下的代码用图片的形式表现出来 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv4 = torch.nn.Conv2d(128, 128, kernel_size=3, padding=1) self.conv5 = torch.nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1) self.conv6 = torch.nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1) self.maxpooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.avgpool = torch.nn.AvgPool2d(2) self.globalavgpool = torch.nn.AvgPool2d((8, 10)) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm2d(64) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm2d(128) self.bn3 = torch.nn.BatchNorm2d(256) self.dropout50 = torch.nn.Dropout(0.5) self.dropout10 = torch.nn.Dropout(0.1) self.fc1 = torch.nn.Linear(256, 40) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = self.bn1(F.relu(self.conv1(x))) x = self.bn1(F.relu(self.conv2(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn2(F.relu(self.conv3(x))) x = self.bn2(F.relu(self.conv4(x))) x = self.maxpooling(x) x = self.dropout10(x) x = self.bn3(F.relu(self.conv5(x))) x = self.bn3(F.relu(self.conv6(x))) x = self.globalavgpool(x) x = self.dropout50(x) x = x.view(batch_size, -1) x = self.fc1(x) return x

self.conv1 = torch.nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv2 = torch.nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1) self.conv3 = torch.nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1) self....

def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.pooling = torch.nn.MaxPool2d(2) self.Fc = torch.nn.Linear(320, 10)有什么错误码

这段代码存在一个错误：第二个卷积层的定义应该是self.conv2 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)而不是self.conv1 = torch.nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5)，因为第一个卷积层已经使用了self.conv1的...

self.hidden = torch.nn.Linear(1, 20)增加两个隐藏层，在前向传播时候用relu函数激活

self.hidden = torch.nn.Sequential( torch.nn.Linear(1, 20), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(20, 50), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Linear(50, 100), torch.nn.ReLU() ) 这样就添加了两个隐藏层，并...

self.predict=torch.nn.Liner(20,1)

具体来说，torch.nn.Linear(20, 1)创建了一个线性层，它的输入特征数量为20，输出特征数量为1。这意味着输入张量的形状应为(N, 20)，其中N是输入样本的数量，输出张量的形状为(N, 1)。这个线性层可以将输入特征映射...

为以下代码写注释：class TransformerClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, num_labels): super().__init__() self.bert = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels) # print(self.bert.config.hidden_size) #768 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.1) self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) self.regress1 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress2 = torch.nn.Linear(256, 2) self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 2) # self.regress3 = torch.nn.Linear(64, 1) # self.regress3 = torch.nn.Linear(640, 256) # self.regress4 = torch.nn.Linear(256, 1) # self.soft1 = torch.nn.Softmax(dim=1) def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids): # outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) # pooled_output = outputs.logits # # pooled_output = self.dropout(pooled_output) # # logits = self.classifier(pooled_output) outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids) logits = outputs.logits clas = F.relu(self.classifier1(logits)) clas = self.classifier2(clas) death = F.relu(self.regress1(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) death = self.regress2(death) life = F.relu(self.regress3(logits)) # xingqi = F.relu(self.regress2(xingqi)) life = self.regress4(life) # fakuan = F.relu(self.regress3(logits)) # fakuan = self.regress4(fakuan) # print(logits.shape) # logits = self.soft1(logits) # print(logits) # print(logits.shape) return clas,death,life

self.classifier1 = torch.nn.Linear(640, 256) # 定义一个全连接层，输入维度为640，输出维度为256 self.classifier2 = torch.nn.Linear(256, num_labels) # 定义一个全连接层，输入维度为256，输出维度为num_...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def init(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).init() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()网络层是什么样的

这是一个使用PyTorch实现的深度神经网络模型，包含了用户和物品的嵌入层，以及多个全连接的隐藏层和一个输出层。具体来说，模型首先使用Embedding层将用户和物品的ID编码转换成对应的向量表示，然后将这些向量进行...

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测的模型，输入是一个形状为(batch_size, 24, 307)的张量。在模型的初始化方法中，定义了LSTM层、线性层、dropout层和ReLU层。在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h...

class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.gru(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

它有num_layers层双向GRU，每层的隐藏状态大小为hidden_size。在GRU层之后，它使用全连接层将GRU的输出转换为所需的输出大小。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在forward函数中，它首先将输入x传递给双向GRU，...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)... torch.zeros(1, self.batch_size, self.hidden_dim))

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): """ ... a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1) h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze() return h

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size, output_size=capsule_out_features, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self....
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