def forward(self, test_input): enc_output = self.embedding(test_input) for enc_layer in self.encoders: enc_output = enc_layer(enc_output) class_token_embed = enc_output[:, 0]

时间: 2024-04-10 13:32:24 浏览: 97
在这个forward函数中,首先将输入test_input通过embedding层进行编码得到enc_output。然后通过遍历encoders列表,将enc_output输入到每个encoder层中进行编码。最后,取出enc_output中的第一个位置的token(class_token_embed)作为输出。
相关问题

请解释以下代码:class AE(nn.Module): def __init__(self, n_enc_1, n_enc_2, n_enc_3, n_dec_1, n_dec_2, n_dec_3, n_input, n_z): super(AE, self).__init__() self.enc_1 = Linear(n_input, n_enc_1) self.enc_2 = Linear(n_enc_1, n_enc_2) self.enc_3 = Linear(n_enc_2, n_enc_3) self.z_layer = Linear(n_enc_3, n_z) self.dec_1 = Linear(n_z, n_dec_1) self.dec_2 = Linear(n_dec_1, n_dec_2) self.dec_3 = Linear(n_dec_2, n_dec_3) self.x_bar_layer = Linear(n_dec_3, n_input) def forward(self, x): enc_h1 = F.relu(self.enc_1(x)) enc_h2 = F.relu(self.enc_2(enc_h1)) enc_h3 = F.relu(self.enc_3(enc_h2)) z = self.z_layer(enc_h3) dec_h1 = F.relu(self.dec_1(z)) dec_h2 = F.relu(self.dec_2(dec_h1)) dec_h3 = F.relu(self.dec_3(dec_h2)) x_bar = self.x_bar_layer(dec_h3) return x_bar, z

这是一个自动编码器(Autoencoder)的实现,它的目的是无监督地对输入数据进行特征提取和重构,同时确保重构误差最小化。它有一个编码器和一个解码器。编码器将输入数据压缩成低维的向量 z,解码器将这个向量重构成原始数据的近似。以下是每个组件的解释: - 编码器:接受输入的数据 x,并将其通过一系列全连接层(线性层)和激活函数(ReLU)转换成一个低维的向量 z。这个向量 z 表示输入数据的特征。 - 解码器:接受编码器输出的向量 z,并将其通过一系列全连接层(线性层)和激活函数(ReLU)转换成对原始数据的重构 x_bar。重构的目标是让重构误差最小化。 - 网络架构:这个自动编码器的结构为三个编码层(enc_1, enc_2, enc_3),一个表示特征的向量层(z_layer),三个解码层(dec_1, dec_2, dec_3)和一个表示重构数据的层(x_bar_layer)组成,每个层都是一个线性层。 此外,forward函数定义了网络的正向传播过程,它将输入数据 x 传递给编码器和解码器,最终返回重构数据 x_bar 和特征向量 z。在这个过程中,每个层的输入都会通过激活函数(ReLU)得到输出。

class TranslateDataSet(Data.Dataset): def __init__(self, enc_input_all, dec_input_all, dec_output_all): self.enc_input_all = enc_input_all self.dec_input_all = dec_input_all self.dec_output_all = dec_output_all def __len__(self): # return dataset size return len(self.enc_input_all) def __getitem__(self, item): return self.enc_input_all[item], self.dec_input_all[item], self.dec_output_all[item]

这是一个名为TranslateDataSet的类,继承自Data.Dataset类。它有三个参数:enc_input_all、dec_input_all和dec_output_all,分别表示编码器输入、解码器输入和解码器输出。在初始化函数__init__中,将这三个参数赋值给类的属性。在__len__函数中,返回数据集的长度。
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class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段,输出序列的所有词元都在同一时间处理, # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段,输出序列是通过词元一个接着一个解码的, # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器-解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

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