nn.DotProduct
时间: 2023-09-04 11:14:39 浏览: 39
DotProduct 是一个函数,它用于计算两个向量的点积(也称为内积)。在数学中,点积是指两个向量之间的乘积,其结果是一个标量。在计算机科学中,点积常用于计算向量的相似度、投影和角度等。在神经网络中,点积也常用于计算卷积层和全连接层的输出。nn.DotProduct 是 PyTorch 中的一个函数,可以用于计算两个张量的点积。
相关问题
AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'scaled_dot_product_attention'
这个错误提示表明在torch.nn.functional模块中没有名为'scaled_dot_product_attention'的属性。 'scaled_dot_product_attention'可能是一个自定义函数或方法,或者是一个错误的函数名。请检查你的代码并确保你正确地引用了该方法。如果这是一个自定义方法,你可能需要手动实现它或者导入正确的模块。
class ContrastiveHead(nn.Module): """MLP head for contrastive representation learning, https://arxiv.org/abs/2003.04297 Args: dim_in (int): dimension of the feature intended to be contrastively learned feat_dim (int): dim of the feature to calculated contrastive loss Return: feat_normalized (tensor): L-2 normalized encoded feature, so the cross-feature dot-product is cosine similarity (https://arxiv.org/abs/2004.11362) """ def __init__(self, dim_in, feat_dim): super().__init__() self.head = nn.Sequential( nn.Linear(dim_in, dim_in), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(dim_in, feat_dim), ) for layer in self.head: if isinstance(layer, nn.Linear): weight_init.c2_xavier_fill(layer) def forward(self, x): feat = self.head(x) feat_normalized = F.normalize(feat, dim=1) return feat_normalized
这是一个用于对比学习(contrastive learning)的 MLP 头部(MLP head)模型。在对比学习中,我们需要将输入的特征进行编码,使得相似的样本在编码后的特征空间中距离更近,不相似的样本距离更远。这个 MLP 头部的输入是 dim_in 维度的特征,输出是 feat_dim 维度的编码特征。在 MLP 头部中,我们使用了两个线性层和一个 ReLU 激活函数。在初始化时,我们使用了 Xavier 初始化方法对线性层的权重进行初始化。在前向传播时,我们将输入特征传递给 MLP 头部,得到编码特征,并对编码特征进行 L-2 归一化,使得特征向量的范数为 1,方便后续计算。最后返回编码后的特征。
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