def __init__(self, embed_dim):什么意思

时间: 2023-07-21 16:26:49 浏览: 131
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def_init

这是一个 Python 类的初始化函数（即构造函数），用于创建类的对象时进行初始化操作。它包含一个参数 embed_dim，表示嵌入向量的维度。在创建 ChitGPT 对象时，需要将嵌入向量的维度作为参数传递给此函数。例如：如果想要创建一个维度为 512 的 ChitGPT 对象，可以使用以下代码： chitgpt = ChitGPT(embed_dim=512) 其中，ChitGPT 是类名，embed_dim=512 是传递给 __init__ 函数的参数。
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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

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，...

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

该模型的输入是一个词汇表大小为 vocab_size，最大序列长度为 max_seq_len 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 embed_dim。模型使用了 n_layer 层 TransformerEncoderLayer，每个 Encoder...

class CNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

这是一个卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现。它包含以下组件： 1. nn.Embedding：嵌入层，用于将输入的词索引转换为词向量表示。 2. nn.Conv1d：一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。 ...

class BiLSTMConvAttRes(BiLSTM): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, embed_drop: float, rnn_drop: float, n_head: int): super().__init__(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, n_layer, embed_drop, rnn_drop) self.attn = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, n_head) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.norm = nn.LayerNorm(hidden_dim) def forward(self, x, *args): mask = args[0] if len(args) > 0 else None x = self.encode(x) res = x x = self.conv(x.transpose(1, 2)).relu() x = x.permute(2, 0, 1) x = self.attn(x, x, x, key_padding_mask=mask)[0].transpose(0, 1) x = self.norm(res + x) return self.predict(x)

这是一个基于双向LSTM、卷积神经网络和注意力机制的模型，用于文本分类或序列标注任务。它继承了双向LSTM模型，并在其基础上添加了卷积层、注意力机制和残差连接等组件，其主要组成部分包括： ...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

然后，它从args参数中获取一些配置信息，如最大节点数（max_nodes）、嵌入维度（emb_dim）、编码器层数（num_layer）和类别数（num_classes）。 接下来，它创建了一个名为atom_encoder的GraphNodeFeature对象，该...

def __init__(self, img_size=224, patch_size=(2,4,4), in_chans=3, embed_dim=96, norm_layer=None): super().__init__() self.patch_size = patch_size img_size = to_2tuple(img_size) self.in_chans = in_chans self.embed_dim = embed_dim patches_resolution = [img_size[0] // patch_size[1], img_size[1] // patch_size[2]] self.patches_resolution = patches_resolution self.num_patches = patches_resolution[0] * patches_resolution[1] self.proj = nn.Conv3d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) if norm_layer is not None: self.norm = norm_layer(embed_dim) else: self.norm = None

- embed_dim：嵌入向量的维度。 - norm_layer：归一化层的类型。 该函数的作用是将输入的图像分为多个 patch，并且将每个 patch 映射到一个嵌入向量。这是 ViT 模型（Vision Transformer）的核心思想。ViT 模型将...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置predicted_tokens为需要梯度计算的张量 scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, topk) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits

def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): predicted_tokens.requires_grad_() ... 这样可以确保predicted_tokens是需要梯度计算的张量。 如果以上方法仍然没有解决问题，那么可能是其他部分...

class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

Here is the code to initialize self.source and self.target: python self.source = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.src), embedding_dim=embed_size, padding_idx=src_pad_token_idx) self....

详细解释一下以下这段代码：class DnnNework(nn.Module): def __init__(self, feature_columns, hidden_units, n_output,dnn_dropout=0.): super(DnnNework, self).__init__() self.sparse_feature_cols = feature_columns # embedding self.embed_layers = nn.ModuleDict({ 'embed_' + str(i): nn.Embedding(num_embeddings=feat['feat_num'], embedding_dim=feat['embed_dim']) for i, feat in enumerate(self.sparse_feature_cols) }) hidden_units.insert(0, len(self.sparse_feature_cols)*self.sparse_feature_cols[0]['embed_dim']) hidden_units.append(n_output) self.dnn_network = Dnn(hidden_units) def forward(self, x): sparse_inputs = x sparse_inputs = sparse_inputs.long() sparse_embeds = [self.embed_layers['embed_'+str(i)](sparse_inputs[:, i]) for i in range(sparse_inputs.shape[1])] sparse_embeds = torch.cat(sparse_embeds, axis=-1) dnn_input = sparse_embeds deep_out = self.dnn_network(dnn_input) deep_out = F.softmax(deep_out,dim=-1) return deep_out

接着，使用 nn.ModuleDict 类型的 embed_layers 成员变量来定义每个离散特征的 embedding 层。其中，num_embeddings 表示该特征的取值个数，embedding_dim 表示 embedding 的维度。这里使用了一个列表解析式来生成...

import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

这段代码是用来定义一个名为...在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_size保存在self.patch_size中。由于图像被切成了多个patch，因此需要计算patch的数目num_patches，以及每个patch的维度patch_dim。

class BearingFaultDetectionModel(nn.Module): def __init__(self): super(BearingFaultDetectionModel, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=10, num_heads=1) # 注意力层 self.dense = nn.Linear(10, 1) # 输出层，预测轴承是否存在故障 def forward(self, inputs): attention_outputs, _ = self.attention(inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2)) # 计算注意力权重 attention_outputs = attention_outputs.permute(1, 0, 2) weighted_inputs = attention_outputs * inputs # 使用注意力权重进行加权 output = self.dense(weighted_inputs) # 输出层 return output

然后，我们定义了一个nn.MultiheadAttention层作为注意力层，其中embed_dim=10表示输入特征的维度为10，num_heads=1表示只使用一个注意力头。接下来，我们定义了一个线性层nn.Linear(10, 1)作为输出层，用于...

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

17. def __init__(self, num_videos, embedding_dim):：定义初始化函数，初始化推荐模型中的用户嵌入层、视频嵌入层和全连接层 18. super(VideoRecommendationModel, self).__init__(): 调用父类的初始化函数 19...

完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary vocab.src for source vocab.tgt for target

def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for ...

def __init__(self, ddconfig, lossconfig, n_embed, embed_dim, ckpt_path=None, ignore_keys=[], image_key="image", colorize_nlabels=None, monitor=None, batch_resize_range=None, scheduler_config=None, lr_g_factor=1.0, remap=None, sane_index_shape=False, # tell vector quantizer to return indices as bhw use_ema=False ):解析

- embed_dim：一个整数，表示嵌入向量的维度。 - ckpt_path：一个字符串，表示模型的检查点路径，默认为None。 - ignore_keys：一个列表，包含了不需要加载的键名，例如不需要加载优化器的参数。 - image_key...

class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x

这是一个 PyTorch 中的类，名为 TransformerLayer，继承自 nn.Module。它是用来实现 Transformer 模型中的一个层的。Transformer 是一种用于自然语言处理的深度学习模型，它的核心是由多个 TransformerLayer 组成的...

class PatchEmbed(nn.Module): """ 2D Image to Patch Embedding """ def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None): super().__init__() img_size = (img_size, img_size) patch_size = (patch_size, patch_size) self.img_size = img_size self.patch_size = patch_size self.grid_size = (img_size[0] // patch_size[0], img_size[1] // patch_size[1]) self.num_patches = self.grid_size[0] * self.grid_size[1] self.proj = nn.Conv2d(in_c, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size) self.norm = norm_layer(embed_dim) if norm_layer else nn.Identity() def forward(self, x): B, C, H, W = x.shape assert H == self.img_size[0] and W == self.img_size[1], \ f"Input image size ({H}*{W}) doesn't match model ({self.img_size[0]}*{self.img_size[1]})." # flatten: [B, C, H, W] -> [B, C, HW] # transpose: [B, C, HW] -> [B, HW, C] x = self.proj(x).flatten(2).transpose(1, 2) x = self.norm(x) return x

- __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_c=3, embed_dim=768, norm_layer=None)：类的初始化函数，定义了输入图像的大小img_size、补丁的大小patch_size、输入通道数in_c、嵌入维度embed_dim...
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