nn.rotaryembedding

时间: 2024-08-13 13:06:27 浏览: 104
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

NN.RotaryEmbedding通常指的是神经网络中的旋转编码（Rotary Embedding）模块，这个概念源自于Transformer模型中的一种改进方法，特别是在自然语言处理（NLP）领域。原版Transformer使用位置编码（Positional Encoding）来捕捉输入序列中的相对顺序信息，而旋转编码则是对原始位置编码的一种替代或增强。 旋转编码通过引入两个不同频率的复杂振荡器（sin和cos函数）来表示每个词的位置，但它们会按照特定的角度（比如π/6）进行旋转。这种设计使得模型能够学习到更高效的局部依赖性和周期性模式，从而提高模型对序列顺序的敏感性。在实际应用中，这种旋转操作可以在自注意力层（Self-Attention Layer）之前执行，作为输入向量的一种预处理步骤。 相关问题： 1. 在Transformer架构中，为什么要引入旋转编码？ 2. 旋转编码如何改善了传统的位置编码方法？ 3. 如何在代码实现中应用NN.RotaryEmbedding函数？
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import torch from torch import nn import d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(9216, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.5), nn.Linear(4096, 10))，RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x4096 and 9216x4096)，如何调整参数

这个错误是由于 nn.Linear(9216, 4096) 和前面一些卷积层的输出形状不兼容，导致无法进行矩阵乘法运算。具体来说，nn.Linear(9216, 4096) 的输入形状是 (batch_size, 9216)，而前面一些卷积层的输出形状可能是 ...

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将下列生成器改造成能够匹配edge-connect中的修补模式的预训练模型键值的结构：class Generator(nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Conv2d(512, 4000, 1), nn.BatchNorm2d(4000), nn.LeakyReLU(0.2) ) self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(4000, 512, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(128), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1), nn.BatchNorm2d(64), nn.LeakyReLU(0.2), nn.ConvTranspose2d(64, 3, 3, stride=1, padding=1), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.encoder(x) x = self.decoder(x) return x

self.edge_connect_values = nn.ModuleList([nn.Linear(4000, 4000) for _ in range(4)]) def forward(self, x, mask=None): x = self.encoder(x) if mask is not None: for i in range(4): x = self.edge_...

net = nn.Sequential(nn.Conv2d(3,96,11,stride=4), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2), nn.Conv2d(48,256,5,padding=2,stride=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2), nn.Conv2d(256,384,3,padding=1,stride=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(192,384,3,padding=1,stride=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(192,256,3,padding=1,stride=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2) )检查一下对不对

nn.Conv2d(3, 96, 11, stride=4), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2), nn.Conv2d(96, 256, 5, padding=2, stride=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(stride=2), nn.Conv2d(256, 384, 3, padding=1, stride=1), ...

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self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # first layer nn.Linear(32, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # second layer nn.Linear(32, 65, bias=False), nn.BatchNorm1d(65, affine=False)) # output layer # build a 2-layer predictor self.predictor = nn.Sequential(nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), # hidden layer nn.Linear(32, 65)) # output layer 我的网络设计成这样请帮我写一个测试的代码

class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Linear(65, 32, bias=False), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear...

为代码添加注释：import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), nn.Flatten(), nn.Linear(16 * 5 * 5, 120), nn.Sigmoid(), nn.Linear(120, 84), nn.Sigmoid(), nn.Linear(84, 10))

nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5, padding=2), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2), # 第二层卷积层 nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5), nn.Sigmoid(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=...

将下列代码改写成伪代码：class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(AlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), ) self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6)) self.classifier = nn.Sequential( nn.Dropout(), nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(4096, num_classes), ) def forward(self, x): x = self.features(x) x = self.avgpool(x) x = torch.flatten(x, 1) x = self.classifier(x) return x

定义类 AlexNet，继承 nn.Module 类： 定义 __init__ 方法，传入参数 self 和 num_classes=3： 调用父类 nn.Module 的 __init__ 方法： 定义属性 features，值为 nn.Sequential 实例，包含以下层： 卷积层 nn....

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