X_and_context = torch.cat((X, context), 2)
时间: 2023-10-10 20:09:30 浏览: 44
这是ChitGPT中的一个代码片段,用于将输入序列X与上下文context进行拼接。在这个代码片段中,torch.cat()函数被用来将两个张量在指定维度上进行拼接。具体来说,X和context的shape分别为(batch_size, seq_len, embedding_size)和(batch_size, 1, hidden_size),其中hidden_size是模型的隐藏状态维度。在这里,我们将它们在第二个维度上进行拼接,即将X和context以列的形式拼接在一起。最终得到的X_and_context的shape为(batch_size, seq_len, embedding_size+hidden_size),即将上下文信息和输入序列信息合并在了一起,以便模型能够更好地理解输入序列并生成下一个词语。
相关问题
global_context = list() for i, f in enumerate(keep_features): if i in [0, 1]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)(f)# 对输入进行自适应平均池化操作,卷积核5x5,步长为5 if i in [2]: f = nn.AvgPool2d(kernel_size=(4, 10), stride=(4, 2))(f) f_pow = torch.pow(f, 2) #平方 f_mean = torch.mean(f_pow) #平均值 f = torch.div(f, f_mean) #除以平均值 global_context.append(f) x = torch.cat(global_context, 1) x = self.container(x) logits = torch.mean(x, dim=2) return logits
这段代码的作用是创建一个空列表global_context,然后对于keep_features中的每个元素f,如果它的索引i是0或1,就对它进行5x5的平均池化操作(nn.AvgPool2d(kernel_size=5, stride=5)),并将结果添加到global_context中。
class Attention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, hidden_size) self.v = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False) def forward(self, hidden, encoder_outputs): max_len = encoder_outputs.size(1) repeated_hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, max_len, 1) energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((repeated_hidden, encoder_outputs), dim=2))) attention_scores = self.v(energy).squeeze(2) attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=1) context_vector = (encoder_outputs * attention_weights.unsqueeze(2)).sum(dim=1) return context_vector, attention_weights
这是一个实现注意力机制的PyTorch模型类。以下是该类的详细解释:
- `Attention` 类继承自 `nn.Module`,这是创建PyTorch模型的基类。
- `__init__` 方法初始化注意力模型,并接收一个 `hidden_size` 参数,表示隐藏层的大小。
- 在 `__init__` 方法中,首先调用父类的构造函数,然后初始化 `self.hidden_size`。
- `self.attn` 是一个线性层,将输入的维度从 `hidden_size * 2` 转换为 `hidden_size`。
- `self.v` 是另一个线性层,将输入的维度从 `hidden_size` 转换为 1,没有偏置项(bias=False)。
- `forward` 方法定义了前向传播的逻辑,接收两个输入:`hidden` 和 `encoder_outputs`。
- 在前向传播中,首先计算 `encoder_outputs` 的最大长度 `max_len`。
- 然后将 `hidden` 进行扩展,使其维度与 `encoder_outputs` 相同,并重复 `max_len` 次,得到 `repeated_hidden`。
- 通过将 `repeated_hidden` 和 `encoder_outputs` 连接起来,并经过线性层和激活函数(tanh),计算出注意力能量(energy)。
- 注意力能量经过线性层 `self.v` 和softmax函数,得到注意力权重(attention_weights)。
- 最后,通过将 `encoder_outputs` 和注意力权重相乘,并在维度1上求和,得到上下文向量(context_vector)。
- 返回上下文向量和注意力权重。
这个模型用于计算一个上下文向量,该向量是根据输入的隐藏状态(hidden)和编码器输出(encoder_outputs)计算出的。注意力机制用于给编码器输出的每个位置分配一个权重,然后将加权和作为上下文向量返回。