self.layers += [nn.Linear(128, np.prod(action_shape))]

时间: 2024-04-12 22:33:34 浏览: 45
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对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

这行代码是将一个具有128个输入特征和动作形状(action_shape)中所有元素乘积个输出特征的全连接层(nn.Linear)添加到模型的层列表(self.layers)中。 nn.Linear(128, np.prod(action_shape)) 表示创建一个具有128个输入特征和动作形状(action_shape)中所有元素乘积个输出特征的全连接层。 通过将这个层添加到模型的层列表中，你可以在模型的前向传播过程中依次应用它。这个全连接层将接收大小为128的输入并输出与动作形状(action_shape)中所有元素乘积相等的特征数量。
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

self.layers = nn.ModuleList([nn.Linear(layer_size, layer_size) for _ in range(num_layers)]) def forward(self, x): for layer in self.layers: x = layer(x) return x 在这个例子中，DynamicNet...
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《K近邻算法详解——基于吴恩达课程的实践与理解》 K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是机器学习领域中最基础且实用的分类和回归方法之一。它遵循“近朱者赤，近墨者黑”的原则，即一个样本的类别取决于其...

self.layers += [nn.Linear(256, 256), nn.ReLU(inplace=True)]

这行代码是将一个具有256个输入特征和256个输出特征的全连接层（nn.Linear）和一个ReLU激活函数（nn.ReLU）添加到模型的层列表中（self.layers）。 nn.Linear(256, 256) 表示创建一个具有256个输入特征和256个输出...

def __init__(self, hyp): super(DAGMM, self).__init__() layers = [] layers += [nn.Linear(hyp['input_dim'],hyp['hidden1_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden1_dim'],hyp['hidden2_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden2_dim'],hyp['hidden3_dim'])] layers += [nn.Tanh()] layers += [nn.Linear(hyp['hidden3_dim'],hyp['zc_dim'])]

这段代码实现了一个三层的全连接神经网络，包含了输入层、三个隐藏层和输出层。其中输入层大小为hyp['input_dim']，隐藏层1、2、3的大小分别为hyp['hidden1_dim']、hyp['hidden2_dim']、hyp['hidden3_dim']...

class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) # self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) # self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out

在初始化函数中，定义了模型的一些参数，包括输入大小（input_size），隐藏层大小（hidden_size），输出大小（output_size），层数（num_layers）以及 dropout 比例（dropout）。 在 forward 函数中，首先初始化...

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size, output_size=capsule_out_features, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self....

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。 然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。...

请详细解析一下python代码: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 128, 5, padding=2) self.conv2 = nn.Conv2d(128, 128, 5, padding=2) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1) self.conv4 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.bn_conv1 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv2 = nn.BatchNorm2d(128) self.bn_conv3 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_conv4 = nn.BatchNorm2d(256) self.bn_dense1 = nn.BatchNorm1d(1024) self.bn_dense2 = nn.BatchNorm1d(512) self.dropout_conv = nn.Dropout2d(p=0.25) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.fc1 = nn.Linear(256 * 8 * 8, 1024) self.fc2 = nn.Linear(1024, 512) self.fc3 = nn.Linear(512, 10) def conv_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_conv1(self.conv1(x))) out = F.relu(self.bn_conv2(self.conv2(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) out = F.relu(self.bn_conv3(self.conv3(out))) out = F.relu(self.bn_conv4(self.conv4(out))) out = self.pool(out) out = self.dropout_conv(out) return out def dense_layers(self, x): out = F.relu(self.bn_dense1(self.fc1(x))) out = self.dropout(out) out = F.relu(self.bn_dense2(self.fc2(out))) out = self.dropout(out) out = self.fc3(out) return out def forward(self, x): out = self.conv_layers(x) out = out.view(-1, 256 * 8 * 8) out = self.dense_layers(out) return out net = Net() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print('Device:', device) net.to(device) num_params = sum(p.numel() for p in net.parameters() if p.requires_grad) print("Number of trainable parameters:", num_params)

这段代码实现了一个卷积神经网络，并使用了PyTorch框架中的nn.Module来定义网络结构。该网络由四个卷积层和三个全连接层构成，其中每个卷积层后面都跟着一个Batch Normalization层。同时，为了减少过拟合，该网络还...

features_list = list(vgg19.features.children()) self.conv2_2 = torch.nn.Sequential(*features_list[:13]) self.conv3_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[13:26]) self.conv4_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[26: 39]) self.conv5_4 = torch.nn.Sequential(*features_list[39:-1]) self.tail_layer = features_list[-1] self.fc_layers = list(vgg19.classifier.children())[:-2] self.fc_layers = torch.nn.Sequential(*list(self.fc_layers)) self.extract_0 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4), torch.nn.Conv2d(256, self.k, kernel_size=1, stride=1) )self.extract_2 = torch.nn.Sequential( torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.extract_3 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(512, self.k, kernel_size=1, stride=1) ) self.fc0 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc1 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc2 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc3 = torch.nn.Linear(196, 1, bias=True) self.fc4 = torch.nn.Linear(4096, 2 * k, bias=True) self.bn1 = torch.nn.BatchNorm1d(k) self.bn2 = torch.nn.BatchNorm1d(k) weight_init(self.fc0, self.fc1, self.fc2, self.fc3, self.fc4)

- self.extract_0 = torch.nn.Sequential(torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=8, stride=8), torch.nn.Conv2d(128, self.k, kernel_size=1, stride=1))：将 conv2_2 层的输出进行最大池化和卷积操作，以提取更高级别...

class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x

这是一个 PyTorch 中的类，名为 TransformerLayer，继承自 nn.Module。它是用来实现 Transformer 模型中的一个层的。Transformer 是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它的核心是由多个 TransformerLayer 组成的...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) 和 c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_...

class DeepNeuralNet(torch.nn.Module): def __init__(self, n_users, n_items, n_factors=32, hidden_layers=[64,32]): super(DeepNeuralNet, self).__init__() # User and item embeddings self.user_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_users, embedding_dim=n_factors) self.item_embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=n_items, embedding_dim=n_factors) # Fully connected hidden layers self.fc_layers = torch.nn.ModuleList([]) if len(hidden_layers) > 0: self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=n_factors*2, out_features=hidden_layers[0])) for i in range(1,len(hidden_layers)): self.fc_layers.append(torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[i-1], out_features=hidden_layers[i])) self.output_layer = torch.nn.Linear(in_features=hidden_layers[-1] if len(hidden_layers)> 0 else n_factors*2, out_features=1) self.dropout = torch.nn.Dropout(0.2) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()

这段代码定义了一个深度神经网络模型，用于推荐系统中的协同过滤任务。具体来说，该模型使用用户和物品的嵌入向量作为输入，通过多层全连接层将这些向量映射为一个标量评分，表示用户对该物品的喜爱程度。...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # x.shape=(10,3,100)，三个句子，十个单词，一百维的向量 # out.shape=(10,3,20)，h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[-1, :, :]) return out

这是一个使用PyTorch实现的LSTM模型，它有一个LSTM层和一个全连接层。...num_layers表示LSTM层的数量。在forward函数中，输入x通过LSTM层，然后将最后一个时间步的输出传递给全连接层进行预测，最终输出预测结果。
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