class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src['<pad>'] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt['<pad>'] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

doc_to_dash工具：Ruby文档自动生成与管理

在安装完成后，可以通过命令行生成YARD文档，同时指定输出目录和一些参数（如--protected、--private等），以包含受保护和私有方法的文档。生成文档的命令如下： $ yardoc app/**/*.rb lib/**/*.rb --...

HTML/CSS/JavaScript 实例教程：图片与多媒体使用详解

3. **插入多媒体文件**：利用<embed>标签可以插入各种多媒体内容，如Flash、视频或音频。 4. **添加背景音乐**：使用<bgsound>标签（此标签在现代HTML中已不推荐使用）可以添加背景音乐，但考虑到兼容性和用户...

完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def init(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).init() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary vocab.src for source vocab.tgt for target

def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for ...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def init(self): super(CustomLoss, self).init() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).init() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): predicted_tokens.requires_grad_() ... 这样可以确保predicted_tokens是需要梯度计算的张量。如果以上方法仍然没有解决问题，那么可能是其他部分...

class Transformer(nn.Module): def init(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().init() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

该模型的输入是一个词汇表大小为 vocab_size，最大序列长度为 max_seq_len 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 embed_dim。模型使用了 n_layer 层 TransformerEncoderLayer，每个 Encoder...

class CNN(nn.Module): def init(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().init() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

这是一个卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现。它包含以下组件： 1. nn.Embedding：嵌入层，用于将输入的...在训练过程中，我们使用交叉熵损失函数对模型进行训练，采用随机梯度下降（SGD）或Adam优化器进行参数更新。

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇...

class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

其中，输入x的形状为[batch_size, seq_len]，表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len，总共有batch_size个序列。模型会将输入的每个词转换为向量形式，然后通过LSTM层对整个序列进行编码，最后使用全连接层将...

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

class EncoderDecoder(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder, source_embed, target_embed, generator): super(EncoderDecoder, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder ...

填写以下代码，并给出详细解释Hypothesis = namedtuple('Hypothesis', ['value', 'score']) class NMT(nn.Module): """ Simple Neural Machine Translation Model: - Bidrectional LSTM Encoder - Unidirection LSTM Decoder - Global Attention Model (Luon

def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, emb_size, hidden_size): super(NMT, self).__init__() self.src_embed = nn.Embedding(src_vocab_size, emb_size) self.tgt_embed = nn.Embedding(tgt_...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = ...

使用循环神经网络学习汉语拼音的拼写，本次实验重点为准备数据和模型。 1、拼音数据（无声调）：/kaggle/input/pyinin/pinyn.txt 2、定义数据集：采用字符模型，因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 3、样本是时间相关的，分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 4、标签Y与X同形状，但时间超前1 5、准备数据：一次梯度更新使用的数据形状为：（时间步，Batch，类别数） 6、实现基本循环神经网络模型 (1)循环单元为nn.RNN或GRU (2)输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出（3）隐状态初始值为0 （4）测试前向传播（5）如果采用顺序划分，需梯度截断 7、训练：损失函数为平均交叉熵 8、预测：给定一个前缀，进行单步预测和K步预测。按照每一小题输出每段python代码

def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers=1, rnn_type='rnn'): super().__init__() self.rnn_type = rnn_type self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.embedding ...

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'transformer'这个问题如何解决，添加transformer层

def __init__(self, vocab_size, maxlen, embed_dim, num_heads, ff_dim, num_layers=4, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.embedding = TokenAndPositionEmbedding(maxlen, vocab_size, embed_dim) ...

Transformer and Self-Attention Pytorch代码

def __init__(self, src_vocab_size, embed_size, num_layers, heads, device, forward_expansion, dropout, max_length): super(Encoder, self).__init__() self.embed_size = embed_size self.device = device...

PyroCMS字段类型：stars-field_type插件解析

7. 嵌入字段（Embed）：用于嵌入外部媒体内容，如视频或地图。 8. 基于第三方服务的字段，如地理位置、社交媒体集成等。每种字段类型都有其特定的设置选项，使得开发者可以定制字段行为以符合特定的业务逻辑。例如...

相关推荐

doc_to_dash工具：Ruby文档自动生成与管理

HTML/CSS/JavaScript 实例教程：图片与多媒体使用详解

深度学习基础：介绍MXNet框架及其使用

循环神经网络简介：序列数据建模的基础

PyTorch张量与自动微分：初探PyTorch核心概念

语言模型全解析：构建NLP系统的核心技术

填写以下代码，并给出详细解释Hypothesis = namedtuple('Hypothesis', ['value', 'score']) class NMT(nn.Module): """ Simple Neural Machine Translation Model: - Bidrectional LSTM Encoder - Unidirection LSTM Decoder - Global Attention Model (Luon

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

AttributeError: module 'tensorflow.keras.layers' has no attribute 'transformer'这个问题如何解决，添加transformer层

Transformer and Self-Attention Pytorch代码

PyroCMS字段类型：stars-field_type插件解析

最新推荐

PHP语言基础知识详解及常见功能应用.docx

公司金融课程期末考试题目

适用于 Python 应用程序的 Prometheus 检测库.zip

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

管理建模和仿真的文件

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

L1正则化模型诊断指南：如何检查模型假设与识别异常值（诊断流程+案例研究）