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
时间: 2023-07-14 08:12:18 浏览: 55
这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型,采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`,表示分词器需要对其中的文本进行分词,其中 `batch_size` 表示批次大小,`sequence_length` 表示序列长度。此外,还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`,其中每个元素表示对应文本是否为填充,即 `1` 表示不是填充,`0` 表示是填充。
模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量,其中每个元素表示对应位置是否需要分词,即 `1` 表示需要分词,`0` 表示不需要分词。
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,用于学习输入序列的上下文信息。最后,定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数,用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中,首先将输入文本转换为词向量,然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息,再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率,并与 `mask` 做点乘,得到最终的输出。
相关问题
class Net(nn.Module): def __init__(self):的理解
这段代码定义了一个 PyTorch 中的神经网络模型。具体地说,它定义了一个继承自 `nn.Module` 的类 `Net`,并在该类的 `__init__` 方法中定义了模型的结构。
在 PyTorch 中,所有的神经网络模型都必须继承自 `nn.Module` 类,并在其 `__init__` 方法中定义网络的层次结构。这个 `Net` 类的 `__init__` 方法中没有接受任何参数,因此这个模型的结构是固定的,不能根据不同的输入数据进行调整。
下面是一个示例,展示了如何在 `__init__` 方法中定义一个简单的神经网络模型:
```python
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 100) # 全连接层,输入维度为 10,输出维度为 100
self.relu = nn.ReLU() # ReLU 激活函数
self.fc2 = nn.Linear(100, 1) # 全连接层,输入维度为 100,输出维度为 1
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
```
在这个例子中,我们定义了一个包含两个全连接层和一个 ReLU 激活函数的神经网络模型。在 `__init__` 方法中,我们定义了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数,并将它们保存为类属性。这些层的参数是自动初始化的,不需要手动指定。
`forward` 方法定义了模型的前向传播过程。在这个例子中,我们按照顺序连接了两个全连接层和一个 ReLU 激活函数。`forward` 方法的输入参数 `x` 是一个张量,表示模型的输入数据。在前向传播过程中,我们将输入数据 `x` 进行一系列的线性变换和非线性变换,最终得到模型的输出结果。在这个例子中,我们的模型输出的是一个标量值。
class Net4CNN(torch.nn.Module): def __init__(self, output_size, hidden_size, layers, channels, embedding_size): super().__init__() self.features = CNN4Backbone(hidden_size, channels, layers, max_pool_factor=4 // layers) self.classifier = torch.nn.Linear(embedding_size, output_size, bias=True) maml_init_(self.classifier) self.hidden_size = hidden_size def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.classifier(x) return x 如何在这里添加ECA模块
要在这个模型中添加ECA模块,你需要在CNN4Backbone类中的卷积层后面添加ECA模块。下面是修改后的代码示例:
```python
class Net4CNN(torch.nn.Module):
def __init__(self, output_size, hidden_size, layers, channels, embedding_size):
super().__init__()
self.features = CNN4Backbone(hidden_size, channels, layers, max_pool_factor=4 // layers)
self.eca = ECAModule(hidden_size) # 添加ECA模块
self.classifier = torch.nn.Linear(embedding_size, output_size, bias=True)
maml_init_(self.classifier)
self.hidden_size = hidden_size
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = self.eca(x) # 使用ECA模块
x = self.classifier(x)
return x
```
在这个修改后的代码中,我们在Net4CNN类的构造函数中添加了一个ECA模块,并在forward()方法中使用了这个模块。请确保已经导入了相应的库和模块。
这样,你就将ECA模块添加到了Net4CNN模型中的卷积层后面,可以根据需要调整参数和模块的位置。