def __init__(self, embed_dim):什么意思

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

这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中，输入被表示为一个由多个向量组成的序列，这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系，从而产生一个新的向量表示。

在这里，`spacial_dim`表示序列中向量的数量（或者说是序列的长度）。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`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，模型还定义了一个位置嵌入矩阵，用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后，模型存储了使用的注意力头的数量。

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

这是一段使用 PyTorch 实现的 Transformer 模型的代码，用于自然语言处理任务中的序列建模，例如文本分类、机器翻译等。

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 EncoderLayer 中包含了 `n_head` 个注意力头（self-attention）。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 `hidden_dim`，Feedforward 层的大小为 `ff_dim`，并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 `hidden_drop` 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间，使用了一个 `embed_drop` 的 Dropout。

在 forward 方法中，输入的 `x` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的整数张量，表示一个批次中的多个序列。`mask` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的布尔型张量，用于指示哪些位置是填充值，需要被屏蔽。在 encode 方法中，模型首先将输入的 `x` 转置为 `(seq_len, batch_size)` 的形状，然后将其输入到 TransformerEncoder 中进行编码。最后，将编码结果再次转置为 `(batch_size, seq_len)` 的形状并返回。