逐行解释class PatchEmbed(nn.Module): """ Patch embedding block based on: "Hatamizadeh et al., FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention """ def __init__(self, in_chans=3, in_dim=64, dim=96): """ Args: in_chans: number of input channels. dim: feature size dimension. """ super().__init__() self.proj = nn.Identity() self.conv_down = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_chans, in_dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_dim, eps=1e-4), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_dim, dim, 3, 2, 1, bias=False), nn.BatchNorm2d(dim, eps=1e-4), nn.ReLU() ) def forward(self, x): x = self.proj(x) x = self.conv_down(x) return x

这是一个名为`PatchEmbed`的PyTorch模块，用于将输入图像转换为补丁表示。它基于论文"FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention"中的方法。

在`__init__`方法中，它接受三个参数：`in_chans`表示输入图像的通道数，默认为3；`in_dim`表示第一层卷积的输出通道数，默认为64；`dim`表示第二层卷积的输出通道数，默认为96。

在初始化方法中，它定义了两个子模块。首先，`self.proj`是一个`nn.Identity()`模块，它不对输入进行任何变换，仅用于保持输入维度的一致性。然后，`self.conv_down`是一个包含多个卷积层和标准化层的序列。它首先使用一个3x3的卷积层将输入图像的通道数从`in_chans`转换为`in_dim`，然后进行批归一化和ReLU激活。接着，使用另一个3x3的卷积层将通道数从`in_dim`转换为`dim`，再次进行批归一化和ReLU激活。

在`forward`方法中，它首先将输入通过`self.proj`进行变换（这里没有变换），然后将变换后的结果传递给`self.conv_down`序列进行处理。最后，将处理后的结果作为输出返回。

相关问题

class LSTM(nn.Module):

很抱歉，我之前的回答有误，是因为我误解了您的问题，我现在重新给您一个正确的回答：

以下是一个复杂的一维数据 LSTM 模型的 PyTorch 实现代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.output_size = output_size
        self.dropout = dropout
        
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(embedded, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        
        return out

这个 LSTM 类定义了一个包含一个嵌入层、一个 LSTM 层和一个线性层的模型，用于处理一维数据。在初始化函数 `__init__` 中，我们定义了输入维度 `input_size`，隐藏层维度 `hidden_size`，LSTM 层数 `num_layers`，输出维度 `output_size` 和 dropout 比率 `dropout` 等参数。`nn.Embedding` 是 PyTorch 中的嵌入层，我们在这里定义了一个嵌入层，它将输入的整数序列映射为指定维度的向量序列，嵌入向量的维度是 `hidden_size`。

`nn.LSTM` 是 PyTorch 中的 LSTM 模块，我们在这里定义了一个 LSTM 层，它的输入维度是 `hidden_size`，输出维度也是 `hidden_size`，层数是 `num_layers`，batch_first 参数为 True 表示输入数据的第一维是 batch_size，dropout 参数是 dropout 比率。`nn.Linear` 是 PyTorch 中的线性层，我们在这里定义了一个线性层，它将 LSTM 层的输出映射到输出维度 `output_size`。

在前向传播函数 `forward` 中，我们首先将输入数据 `x` 传入嵌入层中，得到嵌入向量序列 `embedded`。然后，我们定义了 LSTM 层的初始隐藏状态 `h0` 和细胞状态 `c0`，它们的维度分别是 `num_layers`、`batch_size` 和 `hidden_size`。接着，我们将嵌入向量序列和初始隐藏状态和细胞状态传入 LSTM 层中，得到 LSTM 层的输出 `out`。在这里，我们只使用 LSTM 层的最后一个输出，即 `out[:, -1, :]`，并将其传入线性层中，得到最终的输出。

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel' object has no attribute 'atten_embedding'

这个错误是由于你在调用 `atten_embedding` 属性时发生的。根据错误提示，`NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 对象没有名为 `atten_embedding` 的属性。可能的原因是你在模型中未正确定义或初始化该属性。

要解决这个问题，你需要检查模型类 `NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 的定义，并确认是否存在 `atten_embedding` 属性。如果不存在，你需要为模型添加该属性，并在初始化过程中进行正确的赋值。

另外，还要确保在调用 `atten_embedding` 之前，已经正确初始化了 `NeuralAdditiveDeepCrossNetworkModel` 对象。

如果你能提供更多关于代码的细节，我可以给出更具体的建议。