ew_x_shape = x.size()[:-1] + (self.nhead, self.head_size)
时间: 2024-04-20 16:23:50 浏览: 9
这行代码是对输入张量 x 进行形状调整的操作。
`x.size()` 返回一个张量的形状,它是一个元组。`[:-1]` 表示取除了最后一个元素之外的所有元素,即保留除了最后一个维度以外的所有维度。
`(self.nhead, self.head_size)` 是一个元组,表示要在原来的形状末尾添加两个维度,分别是 self.nhead 和 self.head_size。
最后,通过 `x.size()[:-1] + (self.nhead, self.head_size)` 将原来的形状和新添加的维度拼接在一起,得到一个新的形状。这个新的形状将被赋值给变量 ew_x_shape。
相关问题
self.all_head_size = int(self.nhead * self.head_size) self.mlpKey = nn.Linear(emsize, self.all_head_size) self.mlpQuery = nn.Linear(emsize, self.all_head_size) self.mlpValue = nn.Linear(emsize, self.all_head_size
这段代码出现在一个名为MultiHeadAttention的类的初始化方法中,用于计算所有头的大小。该类是用于实现多头自注意力机制的,其中包括三个线性层:mlpKey、mlpQuery和mlpValue。这些线性层被用于将输入向量映射到多个头的大小。在计算注意力分数时,这些头会被并行地处理,从而使模型能够在不同的表示空间中学习不同的信息。这个类是用来处理自然语言处理任务的,例如文本生成和机器翻译。
self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()
这些代码是Transformer类的构造函数中的一部分,它们定义了Transformer模型的各个组件及其参数。
- `self.src_mask = None`:这是一个源端的掩码,初始值为None。在attention计算中,当某个位置的掩码为1时,表示该位置的信息不应该被考虑,因此可以在构造函数中初始化为None。
- `self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size)`:这是一个位置编码器,用于将输入序列中的每个位置映射到一个固定的向量表示。这里使用的是PositionalEncodingTwo类,它将位置编码的向量加到输入嵌入中,以便模型可以更好地处理序列数据。
- `self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`:这是一个Transformer编码器层,它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerEncoderLayer类,它的d_model参数表示输入和输出的特征维度,nhead表示多头注意力的头数,dropout表示Dropout概率。
- `self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)`:这是一个Transformer编码器,它由多个编码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerEncoder类,它的第一个参数是编码器层,第二个参数是编码器层数。
- `self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`:这是一个Transformer解码器层,它也由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerDecoderLayer类,它的参数与编码器层相同。
- `self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers)`:这是一个Transformer解码器,它也由多个解码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerDecoder类,它的第一个参数是解码器层,第二个参数是解码器层数。
- `self.decoder = nn.Linear(feature_size,1)`:这是一个线性层,用于将Transformer解码器的输出映射到一个标量值。这里将特征维度(feature_size)的向量映射到一个标量,以便进行回归任务。
- `self.init_weights()`:这是一个初始化权重的函数,用于初始化模型的参数。