self.vocab_size, self.embedding_dim = self.embedding_metrix.shape
时间: 2024-06-05 11:10:54 浏览: 14
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。
相关问题
X = F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)
这段代码使用了 PyTorch 中的 `F.one_hot()` 函数,对输入进行独热编码。让我们逐步解释代码的每一部分:
```python
X = F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)
```
- `inputs` 是一个张量,代表输入序列。假设它的形状是 `[seq_length, batch_size]`,其中 `seq_length` 是序列的长度,`batch_size` 是批次的大小。
- `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` 是一个整数,表示词汇表的大小,即不同词汇的数量。
- `F.one_hot()` 函数接收两个参数:输入张量和类别数量。它将输入张量中的每个值转换为一个独热编码向量,其中只有一个元素为1,其余元素都为0。编码向量的长度等于类别数量。
- 最终,`X` 是一个独热编码的张量,形状为 `[batch_size, seq_length, vocab_size]`。其中,`batch_size` 表示批次大小,`seq_length` 表示序列长度,`vocab_size` 表示词汇表大小。
self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, transformer_width)
这行代码是在定义一个类的初始化方法中,创建了一个嵌入层(Embedding)用于将文本数据中的词汇编号映射为向量表示。其中,`vocab_size` 表示词汇表的大小,`transformer_width` 表示嵌入向量的维度。这个嵌入层的作用是将输入的文本数据中的每个词汇编号转换为对应的向量表示,从而方便后续的模型训练和推理。在自然语言处理任务中,通常使用预训练的词向量来初始化这个嵌入层,以提高模型的性能。
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