class activation(nn.ReLU): def __init__(self, dim, act_num=3, deploy=False): super(activation, self).__init__() self.deploy = deploy self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(dim, 1, act_num*2 + 1, act_num*2 + 1)) self.bias = None self.bn = nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-6) self.dim = dim self.act_num = act_num weight_init.trunc_normal_(self.weight, std=.02)

这段代码定义了一个名为activation的类，继承自PyTorch中的ReLU类。其中，__init__()函数用于初始化类的参数。这个类接受3个参数：dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量，deploy表示是否需要进行训练。

在这个类的初始化函数中，首先调用了父类ReLU的初始化函数。然后，根据输入的参数，定义了一些类的成员变量。其中，weight表示激活函数的权重，是一个dim x 1 x (act_num*2 + 1) x (act_num*2 + 1)大小的张量。bias表示激活函数的偏置，为None。bn表示一个BatchNorm2d层，用于归一化输入数据。dim表示输入数据的通道数，act_num表示激活函数的数量。

最后，使用了一个名为weight_init的函数对权重进行了初始化，这个函数使用了一个截断正态分布进行初始化，其标准差为0.02。

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class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

这段代码定义了一个CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型的类CBOW。CBOW模型是一种用于自然语言处理的神经网络模型。

在__init__方法中，模型的初始化操作被定义。它接受两个参数：word_size和embedding_dim。word_size表示词汇表的大小，embedding_dim表示词向量的维度。

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度。

接下来，定义了两个线性层self.linear1和self.linear2。self.linear1将词向量映射到一个大小为128的隐藏层，然后通过激活函数self.activation_function1（这里使用了ReLU）进行非线性变换。self.linear2将隐藏层的输出映射为最终的预测结果，大小为word_size。最后，通过self.activation_function2（这里使用了LogSoftmax）对预测结果进行归一化。

这样，CBOW模型的架构就定义好了，可以用于训练和预测。

class GNNLayer(nn.Module): def __init__(self, in_feats, out_feats, mem_size, num_rels, bias=True, activation=None, self_loop=True, dropout=0.0, layer_norm=False): super(GNNLayer, self).__init__() self.in_feats = in_feats self.out_feats = out_feats self.mem_size = mem_size self.num_rels = num_rels self.bias = bias self.activation = activation self.self_loop = self_loop self.layer_norm = layer_norm self.node_ME = MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) self.rel_ME = nn.ModuleList([ MemoryEncoding(in_feats, out_feats, mem_size) for i in range(self.num_rels) ]) if self.bias: self.h_bias = nn.Parameter(torch.empty(out_feats)) nn.init.zeros_(self.h_bias) if self.layer_norm: self.layer_norm_weight = nn.LayerNorm(out_feats) self.dropout = nn.Dropout(dropout)

这段代码定义了一个 `GNNLayer` 类，它是一个图神经网络（GNN）的层。让我来解释一下每个部分的作用：

- `in_feats`：输入特征的大小。
- `out_feats`：输出特征的大小。
- `mem_size`：内存大小。
- `num_rels`：关系类型的数量。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `activation`：激活函数（如果有）。
- `self_loop`：是否使用自环（self-loop）边。
- `dropout`：Dropout 的概率。
- `layer_norm`：是否使用层归一化（layer normalization）。

接下来，具体说明 `GNNLayer` 类的初始化过程：

- 调用 `super()` 函数来初始化基类 `nn.Module`，并保存输入参数为类的属性。
- 创建了一个名为 `node_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理节点特征。
- 创建了一个长度为 `num_rels` 的 `nn.ModuleList`，其中每个元素是一个名为 `rel_ME` 的 `MemoryEncoding` 实例，用于处理关系特征。
- 如果设置了 `bias`，则创建了一个可学习的偏置项参数 `h_bias`。
- 如果设置了 `layer_norm`，则创建了一个层归一化的权重参数 `layer_norm_weight`。
- 创建了一个 Dropout 层，用于进行随机失活操作。

这段代码展示了如何初始化一个 GNN 层，并配置其中所需的各种参数和组件。