class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义
时间: 2023-06-12 21:06:04 浏览: 102
- `class Encoder(nn.Module):` 定义一个名为Encoder的类,继承自nn.Module。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):` 定义Encoder类的初始化函数,传入三个参数:encoder_embedding_num(编码器嵌入层的维度),encoder_hidden_num(编码器LSTM隐藏层的维度)和en_corpus_len(英文语料库的长度)。
- `super().__init__()` 调用父类nn.Module的初始化函数。
- `self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)` 定义编码器的嵌入层,使用nn.Embedding类,将英文语料库的长度和编码器嵌入层的维度作为参数传入。
- `self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)` 定义编码器的LSTM层,使用nn.LSTM类,将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入,并设置batch_first参数为True,表示输入数据的第一维是batch_size。
- `def forward(self,en_index):` 定义Encoder类的前向传播函数,传入一个参数en_index(英文句子的索引序列)。
- `en_embedding = self.embedding(en_index)` 将英文句子的索引序列通过嵌入层转换为嵌入向量。
- `_,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)` 将嵌入向量输入到编码器LSTM层中,获取编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
- `return encoder_hidden` 返回编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。