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)
时间: 2023-12-15 16:05:52 浏览: 46
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:
1. `BiLSTM`:双向LSTM模型,用于提取输入序列中的特征。
2. `nn.MultiheadAttention`:多头注意力机制,用于在提取特征的基础上对不同部分的特征进行加权。
3. `nn.Conv1d`:一维卷积层,用于进一步提取特征。
4. `nn.LayerNorm`:归一化层,用于规范化模型的输出。
在前向传播过程中,输入序列首先通过双向LSTM模型进行特征提取,然后通过卷积层进行进一步的特征提取。接下来,通过多头注意力机制对不同部分的特征进行加权,然后将加权后的特征与原始特征进行残差连接。最后,通过归一化层对模型输出进行规范化,然后通过预测层输出最终结果。
这个模型可以应用于文本分类、序列标注等任务,其中交叉熵损失函数是常用的损失函数。在训练过程中,我们可以使用随机梯度下降(SGD)或Adam优化器进行参数更新。
相关问题
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。
model = build_lstm_generator(seq_len=seq_len, hidden_size=hidden_size,vocab_size=len(offsets_vocab)+len(durations_vocab)*len(notes_vocab)) TypeError: build_lstm_generator() got an unexpected keyword argument 'seq_len'
这个错误通常是由于函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中没有 `seq_len` 这个参数,但是你尝试在调用该函数时使用了这个参数。
具体来说,可能是以下原因之一:
1. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实没有 `seq_len` 这个参数。请检查函数定义,并确保你调用该函数时使用了正确的参数名称和值。
2. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实有 `seq_len` 这个参数,但是你没有正确地传递该参数。请检查你的代码,并确保你传递了正确的参数名称和值。
3. 可能是函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中有一个名为 `seq_len` 的参数,但是该参数是一个可选参数,而你使用了错误的函数调用方式。请检查你的代码,并根据函数定义使用正确的函数调用方式。
请仔细检查你的代码,并确保使用了正确的参数名称和值。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和上下文信息以供更进一步的帮助。