class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False)
时间: 2024-04-18 12:25:58 浏览: 24
这段代码定义了一个名为 `MemoryEncoding` 的类,它是一个继承自 `nn.Module` 的神经网络模块。
在 `__init__` 方法中,它接受三个参数:`in_feats`(输入特征的大小)、`out_feats`(输出特征的大小)和 `mem_size`(内存大小)。然后,它调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`,并将输入参数保存为类的属性。
接下来,它创建了几个神经网络层:
- `self.linear_coef` 是一个线性层,将输入特征的大小 `in_feats` 转换为权重系数 `mem_size`。这个线性层具有偏置项。
- `self.act` 是一个带有负斜率的泄露线性整流单元(LeakyReLU)激活函数。它用于引入非线性性并提高模型的表达能力。
- `self.linear_w` 是另一个线性层,将权重系数 `mem_size` 转换为权重 `out_feats * in_feats`。这个线性层没有偏置项。
这些神经网络层将在模块的前向传播过程中使用,用于对输入数据进行编码和生成权重。
相关问题
class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)
这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类,它是一个图神经网络(GNN)的层。让我来解释一下每个部分的作用:
- `in_feats`:输入特征的大小。
- `out_feats`:输出特征的大小。
- `mem_size`:内存大小。
- `num_rels`:关系类型的数量。
- `bias`:是否使用偏置项。
- `activation`:激活函数(如果有)。
- `self_loop`:是否使用自环(self-loop)边。
- `dropout`:Dropout 的概率。
- `layer_norm`:是否使用层归一化(layer normalization)。
接下来,具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程:
- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`,并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例,用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`,其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例,用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`,则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`,则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层,用于进行随机失活操作。
这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层,并配置其中所需的各种参数和组件。
class MemoryEncoding(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size): #调用 super() 函数来初始化基类 nn.Module,并将输入参数保存为类的属性。 super(MemoryEncoding, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.linear_coef = nn.Linear(in_feats, mem_size, bias=True) self.act = nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True) self.linear_w = nn.Linear(mem_size, out_feats * in_feats, bias=False) def get_weight(self, x): coef = self.linear_coef(x) if self.act is not None: coef = self.act(coef) w = self.linear_w(coef) w = w.view(-1, self.out_feats, self.in_feats) return w def forward(self, h_dst, h_src): w = self.get_weight(h_dst) res = torch.einsum('boi, bi -> bo', w, h_src) return res 举个例子
好的,我将给出一个具体的示例,演示如何使用 `MemoryEncoding` 类进行前向传播计算。
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义输入张量的大小和内存大小
in_feats = 10
out_feats = 5
mem_size = 3
# 创建 MemoryEncoding 实例
memory_encoding = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size)
# 创建示例输入张量
batch_size = 2
dst_feats = in_feats
src_feats = in_feats
h_dst = torch.randn(batch_size, dst_feats)
h_src = torch.randn(batch_size, src_feats)
# 执行前向传播
output = memory_encoding.forward(h_dst, h_src)
print(output.shape) # 输出形状为 (batch_size, out_feats)
```
在这个示例中,我们首先导入了 PyTorch 的 `nn` 模块,并定义了输入张量的大小和内存大小。然后,我们创建了一个 `MemoryEncoding` 类的实例 `memory_encoding`。
接下来,我们使用随机生成的张量 `h_dst` 和 `h_src` 执行前向传播计算,并将结果保存在 `output` 变量中。最后,我们打印出输出张量的形状。
请注意,这只是一个示例,实际使用时需要根据具体问题和数据调整输入张量的大小和值。