nn.Linear(N_IDEAS, 128),
时间: 2024-03-09 16:42:56 浏览: 12
nn.Linear(N_IDEAS, 128)是一个神经网络模块,它是PyTorch中的一种线性层。它的作用是将输入数据的维度从N_IDEAS降低到128。具体来说,它会对输入数据进行线性变换,将输入的每个元素与对应的权重相乘,然后将所有结果相加得到输出。
这个线性层的输入维度为N_IDEAS,表示输入数据的特征数量。输出维度为128,表示线性层的输出特征数量。在神经网络中,线性层通常用于将输入数据映射到更高维度或更低维度的特征空间,以便进行后续的处理和学习。
相关问题
# Mapping to [c], cmean self.fc1_m = nn.Linear(512, 256) self.fc2_m = nn.Linear(256, 128) self.fc3_m = nn.Linear(128, zdim) self.fc_bn1_m = nn.BatchNorm1d(256) self.fc_bn2_m = nn.BatchNorm1d(128)是什么意思
这段代码是一个神经网络模型的定义,用于进行特征映射(Mapping)和计算均值(Mean)。具体解释如下:
- `self.fc1_m = nn.Linear(512, 256)`:这一行代码定义了一个线性层(Linear Layer),将输入维度为512的特征映射到维度为256的特征空间。
- `self.fc2_m = nn.Linear(256, 128)`:这一行代码定义了另一个线性层,将输入维度为256的特征映射到维度为128的特征空间。
- `self.fc3_m = nn.Linear(128, zdim)`:这一行代码定义了第三个线性层,将输入维度为128的特征映射到维度为zdim的特征空间。其中,zdim是一个变量,表示输出特征的维度。
- `self.fc_bn1_m = nn.BatchNorm1d(256)` 和 `self.fc_bn2_m = nn.BatchNorm1d(128)`:这两行代码定义了两个批标准化层(Batch Normalization Layer),用于对输入进行标准化处理,加速训练过程和提高模型性能。
总之,这段代码定义了一个神经网络模型,通过多个线性层和批标准化层对输入特征进行映射和处理,最终得到一个具有zdim维度的特征表示。这样的操作常用于深度学习中的特征提取和降维任务。
请补全以下代码:class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重(Alignment Weight) self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()
class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h