batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape[:2]中的下划线是什么意思

时间: 2024-06-06 22:09:11 浏览: 123
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data_batch_5_data_batch5_cifar10_data_batch_0_batch_

下划线的作用是占位符，代表一个不需要被指定的维度大小。在这个代码中，`inputs_embeds`的形状为`(batch_size, seq_length, embedding_size)`，使用`inputs_embeds.shape[:2]`可以得到`(batch_size, seq_length)`，其中`:`表示从头开始，`2`表示到第2个维度结束，即不包括最后一个维度。因此，下划线所在的位置就代表了一个不需要被指定的维度大小，这里是`embedding_size`。
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batch_size, seq_length, _ = inputs_embeds.shape[:2]是什么意思

这行代码的意思是从一个名为 inputs_embeds 的张量中获取其前两个维度的大小，并分别赋值给 batch_size 和 seq_length。其中，inputs_embeds 张量的第一个维度表示 batch_size，即批大小，第二个维度表示 seq_length...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).init() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output class DenseAttentionLayer(nn.Module): def init(self, input_size, return_alphas=True, name=None, num_heads=1): super(DenseAttentionLayer, self).init() self.return_alphas = return_alphas self.name = name self.num_heads = num_heads # If input comes with a hidden dimension (e.g. 5 features per gene) # print("len(input_size): ",len(input_size)) # 2 if len(input_size) == 3: self.feature_collapse = nn.Linear(input_size[-1], 1) input_size = (input_size[0], input_size[1]) self.attention = SelfAttention(input_size=1, num_heads=1) def forward(self, inputs): print("inputs.shape: ",inputs.shape) # torch.Size([128, 706]) output = self.attention(inputs) if self.return_alphas: alphas = F.softmax(output, dim=1) return torch.mul(inputs, alphas), alphas else: return output 对于上述代码其中numheads=1 headsize=1

在自注意力层中，输入被划分为多个头（num_heads），每个头的大小为head_size。然后，通过三个线性层（query、key、value）将输入映射到查询（queries）、键（keys）和值（values）空间，并计算注意力分数（scores）...

解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor

输出为形状为(batch_size, max_len, feature_dim)的张量，其中batch_size表示批大小，如果batch_first为True，则batch_size为1，特征序列在第二个维度上，即张量的形状为(batch_size, seq_len, feature_dim)，否则...

inputs_embeds.shape[:2]是什么意思

inputs_embeds是输入文本的嵌入表示，它是一个形状为(batch_size, sequence_...而inputs_embeds.shape[:2]则是取出inputs_embeds的前两个维度，即(batch_size, sequence_length)，表示输入文本的批次大小和序列长度。

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

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length): super(Net, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_...

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因此，tf.keras.layers.Input(shape=inputs.shape[1:])的意思是：创建一个输入层，其输入数据的形状与inputs张量的形状相同，但去掉了batch_size这一维。这样做的好处是，可以在训练时灵活地调整batch_size...

def model(self): # 词向量映射 with tf.name_scope("embedding"): input_x = tf.split(self.input_x, self.num_sentences, axis=1) # shape:[None,self.num_sentences,self.sequence_length/num_sentences] input_x = tf.stack(input_x, axis=1) embedding = tf.get_variable("embedding", [self.vocab_size, self.embedding_dim]) # [None,num_sentences,sentence_length,embed_size] embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_x) # [batch_size*num_sentences,sentence_length,embed_size] sentence_len = int(self.seq_length / self.num_sentences) embedding_inputs_reshaped = tf.reshape(embedding_inputs,shape=[-1, sentence_len, self.embedding_dim])

接着，将词向量进行reshape操作，将其变为三维的张量，形状为[batch_size*num_sentences, sentence_length, embed_size]。其中，batch_size代表批次大小，num_sentences代表句子数量，sentence_length代表每个句子的...

在pytorch中，这句话是什么意思：batch_padded = pad_sequence(batch_seq_embeds, batch_first=True, padding_value=-1)

具体地，batch_seq_embeds是一个列表，包含了每一个序列的嵌入表示；batch_first=True表示batch的第一维是序列长度，第二维是batch大小；padding_value=-1是指使用-1作为填充值。函数返回一个填充后的张量batch_...

def PrepareDataset(speed_matrix, BATCH_SIZE = 40, seq_len = 10, pred_len = 1, train_propotion = 0.7, valid_propotion = 0.2):

BATCH_SIZE: batch size for training (default = 40) seq_len: sequence length (number of timesteps) for input (default = 10) pred_len: number of timesteps to predict (default = 1) train_propotion: ...

tensor(seq_length, input_size)怎么转化为tensor((batch_size, seq_length, input_size))

# 新张量的形状为 (batch_size, seq_length, input_size) batch_size = 4 x = x.expand(batch_size, -1, -1) # 输出新张量的形状 print(x.shape) 输出结果为： torch.Size([4, 10, 5])
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输入层：包括三个输入变量，分别为input_x, input_y和length。其中input_x的shape为[None, pm.seq_length]，表示数据的batch_size和序列长度可变；input_y的shape为[None, pm.num_classes]，表示标签的batch_size和类别数可变；length的shape为[None]，表示序列长度的batch_size可变。 嵌入层：使用tf.get_variable定义了一个名为embedding的变量，它的shape表示词汇表大

然后使用tf.nn.embedding_lookup函数将input_x中的每个词汇id转换成对应的嵌入向量，得到的结果为embedded_x，shape为[None, pm.seq_length, pm.embedding_size]。这个嵌入层的作用是将离散的词汇id转换为连续的嵌入...

losses = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example

(loss_weights=weights, logits=logits, targets=target_sequence) This function calculates the ... The function returns a tensor of shape [batch_size], representing the loss for each sequence in the batch.

X = F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)

- inputs.T 是对输入张量进行转置操作，使得形状变为 [batch_size, seq_length]。 - .long() 将转置后的输入张量的数据类型转换为长整型，以便作为 F.one_hot() 函数的输入。 - self.vocab_size 是一个...

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