tf.expand_dims(self.input,-1)

对于输入张量，通过在最后一个维度上扩展一个新的维度，即将其从一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn]的张量扩展成一个形状为[batch_size, d1, d2, ..., dn, 1]的张量。

相关问题

rnn_in = tf.expand_dims(self.inputs, [0])

这行代码的作用是将输入的张量增加一个维度，使其成为一个四维张量。具体来说，假设输入张量的形状为 [batch_size, sequence_length, input_size]，那么经过这行代码后，它的形状就变成了 [1, batch_size, sequence_length, input_size]。这是因为在 TensorFlow 中，很多操作都要求输入张量是一个四维张量，其中第一个维度通常表示 batch_size，第二个维度表示序列长度，第三个维度表示输入特征的维度，第四个维度则是通道数（比如在图像领域中，通道数表示图片的颜色通道数）。因此，为了能够在 RNN 中使用输入张量，需要将其转换为一个四维张量。

def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

这是一个 transformer 编码器的实现，用于对输入进行编码。它包含多个 transformer 编码层，每个层都包含 self-attention 和前向网络两个子层。具体来说，对于每个层，它的输入是 encoder_input 和 encoder_mask，其中 encoder_mask 是一个掩码矩阵，用于指示哪些位置是有效的。在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 query、key 和 value，再计算 attention 分数，最后通过 attention 分数、value 和掩码计算出 attention 输出。在前向网络子层中，它将 attention 输出作为输入，并依次进行全连接、dropout 和残差连接操作。最后，它返回所有层的输出。