emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )
时间: 2024-06-04 10:07:48 浏览: 19
这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 `embeddings` 的 tensor,并将 `images` 和 `phase_train_placeholder` 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量,它将图像转换为一个向量表示。`images_placeholder` 和 `phase_train_placeholder` 可能是定义为 TensorFlow 的占位符,用于在运行 Session 时提供输入。`feed_dict` 参数将一个字典传递给 Session,该字典将每个占位符映射到其相应的输入值。
相关问题
self.src_emb = nn.Linear(5, d_model)
这行代码是在一个 PyTorch 模型中定义了一个线性层(`nn.Linear`),它的输入维度是 5,输出维度是 `d_model`。这个线性层可以用来将一个维度为 5 的输入向量转换为一个维度为 `d_model` 的向量。在模型的前向传播过程中,输入向量会经过这个线性层,生成一个新的向量作为模型的输入。
self.emb_layer = nn.Linear(1, 3)什么意思
这行代码定义了一个名为`emb_layer`的神经网络层,它是一个线性层(`nn.Linear`),输入维度为1,输出维度为3。这意味着当我们将一个大小为`(batch_size, 1)`的张量传递给这个层时,它将返回一个大小为`(batch_size, 3)`的张量。通常情况下,这种线性层会根据输入数据进行权重更新,以便更好地拟合模型。
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