class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim，特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)这段代码什么意思

这是一个名为Atten_model的类，继承自torch.nn.Module。它有两个参数，in_dim和out_dim，分别表示输入和输出的维度。在初始化函数__init__中，它定义了三个线性层，分别是k、q和v，它们的输入维度都是in_dim，输出维度都是out_dim。此外，还定义了一个ReLU激活函数。在forward函数中，它接收一个输入x，然后将x分别通过k、q和v三个线性层，再经过ReLU激活函数，最后返回输出结果。

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class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim，特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)

这是一个继承自torch.nn.Module的类，名为Atten_model。它有两个输入参数in_dim和out_dim，分别表示输入数据的维度和输出数据的维度。在初始化函数__init__中，它创建了三个线性层，分别用于计算输入x的key、query和value。同时，它还创建了一个ReLU激活函数。在forward函数中，它对输入x进行计算，并返回结果。具体的计算方法可以根据实际情况进行调整。

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。