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。

相关问题

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])

这段代码是一个模型中的一部分，用于进行词向量映射。首先，将输入的句子进行分割，得到每个句子的词语序列。然后，通过embedding_lookup函数将词语序列转换为词向量。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代表每个句子的长度，embed_size代表词向量的维度。这样做的目的是为了方便后续的模型处理。

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。同时，需要在类中定义 init_hidden 方法来初始化 LSTM 的隐藏状态和记忆状态，如下所示：

def init_hidden(self):
# 两个状态的shape：(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_dim)
return (torch.zeros(1, self.batch_size, self.hidden_dim),
torch.zeros(1, self.batch_size, self.hidden_dim))