class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features

这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型，它基于GAT（Graph Attention Network）模型，并添加了位置嵌入（location embedding）来考虑节点在图中的位置信息。具体来说，该模型包含一个GATConv层（表示第一层GAT），它将输入的特征向量（features）和边的索引（edge_indices）作为输入，并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入，并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中，将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起，然后经过第一层GATConv层进行处理，接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起，经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。

相关问题

def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads

这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中，输入被表示为一个由多个向量组成的序列，这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系，从而产生一个新的向量表示。

在这里，`spacial_dim`表示序列中向量的数量（或者说是序列的长度）。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`output_dim`表示输出向量的维度，如果没有指定，则默认为`embed_dim`。

在`__init__`方法中，模型定义了四个线性变换（k_proj、q_proj、v_proj和c_proj），用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外，模型还定义了一个位置嵌入矩阵，用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后，模型存储了使用的注意力头的数量。

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, dropout, max_len=1000): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.P = torch.zeros((1, max_len, num_hiddens)) X = torch.arange(max_len, dtype=torch.float32).reshape( -1, 1) / torch.pow(10000, torch.arange( 0, num_hiddens, 2, dtype=torch.float32) / num_hiddens) self.P[:, :, 0::2] = torch.sin(X) self.P[:, :, 1::2] = torch.cos(X) def forward(self, X): X = X + self.P[:, :X.shape[1], :].to(X.device) return self.dropout(X) encoding_dim, num_steps = 32, 60 pos_encoding = PositionalEncoding(encoding_dim, 0) pos_encoding.eval() X = pos_encoding(torch.zeros((1, num_steps, encoding_dim))) P = pos_encoding.P[:, :X.shape[1], :] d2l.plot(torch.arange(num_steps), P[0, :, 6:10].T, xlabel=’Row (position)’, figsize=(6, 2.5), legend=["Col %d" % d for d in torch.arange(6, 10)])

这段代码演示了位置编码（Positional Encoding）的计算过程。

首先，定义了一个名为 `PositionalEncoding` 的类，继承自 `nn.Module`。在初始化方法 `__init__` 中，定义了位置编码所需的参数，包括隐藏层大小 `num_hiddens`、dropout 比例 `dropout` 和最大序列长度 `max_len`。然后，创建了一个形状为 `(1, max_len, num_hiddens)` 的张量 `self.P`，用于存储位置编码的值。

接下来，通过计算正弦和余弦函数的值，将位置信息编码到张量 `self.P` 中。具体地，首先创建一个形状为 `(max_len, 1)` 的张量 `X`，其中元素的值从 0 到 `max_len-1`。然后，根据隐藏层大小 `num_hiddens`，计算每个位置上的编码值，并将其分别赋值给 `self.P` 张量的奇数列和偶数列。

在 `forward` 方法中，输入张量 `X` 与位置编码张量 `self.P` 相加，并返回结果。同时，还通过 `dropout` 层对结果进行随机失活处理。

接着，创建了一个位置编码实例 `pos_encoding`，传入隐藏层大小和 dropout 比例，并将其设为评估模式。然后，创建一个形状为 `(1, num_steps, encoding_dim)` 的全零张量 `X`，并将其传入位置编码实例中进行编码。最后，绘制了位置编码张量的部分列的曲线图。

需要注意的是，在绘制曲线图之前，对位置编码实例调用了 `eval()` 方法，将其设为评估模式，以避免在推理过程中应用随机失活。