self.embedding_ngram2 = nn.Embedding(config.n_gram_vocab, config.embed)
时间: 2024-04-16 16:30:00 浏览: 23
这行代码是在一个类的构造函数中定义了一个名为 `embedding_ngram2` 的属性。这个属性是一个使用 PyTorch 的 `nn.Embedding` 类实例化的对象。
`nn.Embedding` 是 PyTorch 中的一个内置类,用于将离散的符号或词语映射到低维稠密向量空间,通常用于自然语言处理任务中。在这里,`config.n_gram_vocab` 是表示 n-gram 词汇表大小的参数,`config.embed` 是表示嵌入向量的维度大小的参数。
通过实例化 `nn.Embedding` 类,我们创建了一个名为 `embedding_ngram2` 的对象,并将其赋值给类的属性。这个对象可以用于后续的模型构建和数据处理中。
如果你还有其他关于这段代码的问题或需要进一步解读,请随时告诉我。
相关问题
self.vocab_size, self.embedding_dim = self.embedding_metrix.shape
这不是一个问题,这是ChitGPT中的一行代码。这一行代码的作用是设置ChitGPT的词汇表大小和嵌入维度。self.embedding_matrix代表预训练好的词嵌入矩阵,self.vocab_size表示ChitGPT的词汇表大小,self.embedding_dim表示ChitGPT的词嵌入向量的维度。
process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)
这段代码是一个类的初始化方法,其中初始化了一些属性和嵌入层。
1. `process_dict=None` 这个参数是一个字典,用于指定每个传感器类型的处理过程数量。如果没有提供该字典,则默认为None。
2. `self.edge_index_sets = edge_index_sets` 这里将传入的`edge_index_sets`赋值给类的`edge_index_sets`属性。
3. `self.embed_dim = dim` 这里将传入的`dim`赋值给类的`embed_dim`属性,表示嵌入向量的维度。
4. `self.node_num = node_num` 这里将传入的`node_num`赋值给类的`node_num`属性,表示节点数量。
5. `sensor_f = 0` 这里初始化了一个变量`sensor_f`,用于记录传感器类型的结束索引。
6. `embedding_modules = []` 这里创建了一个空列表`embedding_modules`,用于存储嵌入层模块。
7. `for process in process_dict:` 这个循环遍历了`process_dict`字典中的键(传感器类型)。
8. `sensor_i = sensor_f` 这里将`sensor_f`赋值给`sensor_i`,表示当前传感器类型的起始索引。
9. `n_processes = process_dict.get(process)` 这里通过使用`get()`方法获取键对应的值,即当前传感器类型的处理过程数量。
10. `sensor_f += n_processes` 这里将`sensor_f`增加`n_processes`,得到当前传感器类型的结束索引。
11. `embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim))` 这里创建了一个嵌入层模块,并将其添加到`embedding_modules`列表中。嵌入层的输入尺寸为当前传感器类型的处理过程数量,输出尺寸为`self.embed_dim`。
12. `self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)` 这里将`embedding_modules`列表转换为`nn.ModuleList`类型,并将其赋值给类的`embeddings`属性。
以上就是这段代码的解释。它的功能是根据传感器类型和处理过程数量创建嵌入层模块,并将其存储在类的`embeddings`属性中。
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