x = x.matmul(w.t()) x = bias_act.bias_act(x, b, act=self.activation)
时间: 2024-01-14 13:03:10 浏览: 42
这部分代码的作用是:
1. `x = x.matmul(w.t())`:
- 通过矩阵乘法将输入张量 `x` 与转置后的权重矩阵 `w` 相乘。
- 这一步实现了线性变换,将输入张量映射到隐藏层或输出层。
2. `x = bias_act.bias_act(x, b, act=self.activation)`:
- 将线性变换后的结果 `x`、偏置参数 `b` 和激活函数类型 `self.activation` 传递给 `bias_act.bias_act()` 函数。
- 这一步会对线性变换的结果进行偏置和激活函数处理,得到最终的输出。
综合起来,这段代码的作用是先进行线性变换(矩阵乘法),然后将结果传递给激活函数处理。这是神经网络中常见的一层操作。
如果还有其他问题,请随时提问。
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class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res
这是一个名为 `MemoryEncoding` 的自定义神经网络模块,它继承自 `nn.Module`。该模块用于对输入数据进行编码,并生成权重来计算与另一个输入数据的相关性。
在 `__init__` 方法中,它接受三个参数:`in_feats`(输入特征的大小)、`out_feats`(输出特征的大小)和 `mem_size`(内存大小)。然后它定义了一系列的线性层和激活函数。
`get_weight` 方法用于计算权重。它首先通过一个线性层 `self.linear_coef` 将输入 `x` 转换为权重系数 `coef`。然后,如果定义了激活函数 `self.act`,会对 `coef` 应用这个激活函数。接下来,通过另一个线性层 `self.linear_w` 将 `coef` 转换为权重 `w`。最后,通过改变 `w` 的形状,将其从形状为 `(batch_size, out_feats * in_feats)` 转换为 `(batch_size, out_feats, in_feats)`。
在 `forward` 方法中,它接受两个输入 `h_dst` 和 `h_src`,分别表示目标输入和源输入。它调用了 `get_weight` 方法来计算权重 `w`,然后使用 `torch.einsum` 函数将 `w` 和 `h_src` 进行矩阵乘法,并返回结果。最终的输出形状为 `(batch_size, out_feats)`。
self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)
在这段代码中,`self.mem_size = mem_size` 将输入的 `mem_size` 参数赋值给模块的 `mem_size` 属性。
`self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True)` 创建了一个线性层 `self.linear_coef`,将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。
`self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True)` 创建了一个带有负斜率的泄露线性整流单元(LeakyReLU)激活函数,并将其赋值给 `self.act` 属性。这个激活函数在输入小于零时引入一个小的斜率,以防止神经元完全死亡。
`self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)` 创建了另一个线性层 `self.linear_w`,将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。
这些属性的定义用于构建模块的前向传播过程中所需的神经网络层。
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