在python中编码器和推理网络实现函数
时间: 2024-04-29 11:21:33 浏览: 19
在 Python 中,可以使用深度学习框架来实现编码器和推理网络。以下是使用 PyTorch 框架实现编码器和推理网络的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义编码器
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(Encoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
def forward(self, input):
# 输入形状:(batch_size, seq_length)
embedded = self.embedding(input)
# 嵌入形状:(batch_size, seq_length, hidden_size)
output, hidden = self.gru(embedded)
# 输出形状:(batch_size, seq_length, hidden_size)
# 隐藏层形状:(num_layers, batch_size, hidden_size)
return output, hidden
# 定义推理网络
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, output_size, hidden_size, num_layers):
super(Decoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input, hidden):
# 输入形状:(batch_size, 1)
embedded = self.embedding(input)
# 嵌入形状:(batch_size, 1, hidden_size)
output, hidden = self.gru(embedded, hidden)
# 输出形状:(batch_size, 1, hidden_size)
# 隐藏层形状:(num_layers, batch_size, hidden_size)
output = self.fc(output)
# 输出形状:(batch_size, 1, output_size)
return output, hidden
```
在这个示例代码中,`Encoder` 类实现了编码器,`Decoder` 类实现了推理网络。编码器的输入是一个整数序列,每个整数表示输入的一个词汇。推理网络的输入是一个整数,表示上一个时间步的输出。编码器和推理网络都使用了 GRU(门控循环单元)作为循环神经网络的基本单元。
值得注意的是,这里的编码器和推理网络使用了不同的词汇表(即输入和输出的词汇表不同),因此它们的嵌入层也不同。此外,在推理网络中,我们还添加了一个全连接层来将 GRU 的输出转换为最终的输出概率分布。