def ff(inputs, num_units, scope="positionwise_feedforward"): ''' inputs: A 3d tensor with shape of [N, T, C]. num_units: A list of two integers. scope: Optional scope for `variable_scope`. Returns: A 3d tensor with the same shape and dtype as inputs ''' # Inner layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[0], activation=tf.nn.relu)(inputs) # Outer layer outputs = tf.keras.layers.Dense(num_units[1])(outputs) # Residual connection outputs = tf.keras.layers.concatenate([outputs, inputs],axis=-1) # Normalize outputs = tf.keras.layers.LayerNormalization()(outputs) return outputs
时间: 2024-04-28 14:23:35 浏览: 9
这是一个实现位置编码器中的前馈神经网络的函数。输入是一个形状为[N, T, C]的3D张量,其中N表示批量大小,T表示序列长度,C表示每个元素的特征数。该函数使用两个Dense层,其中第一个层使用ReLU激活函数,第二个层没有激活函数。在这两个层之间,使用残差连接将输入添加到输出中,并对输出进行层归一化以减少内部协变量位移。最终输出与输入具有相同的形状和数据类型。
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def add_residual_block(inputs, num_units, mapsize=3, num_layers=2, stddev_factor=1e-3)
这是一个关于深度学习的技术问题,我可以回答。这个函数是用来添加残差块的,其中inputs是输入的张量,num_units是残差块中每个卷积层的输出通道数,mapsize是卷积核的大小,num_layers是残差块中卷积层的数量,stddev_factor是用于初始化卷积核的标准差因子。
train_inputs = inputs[:120, :].T train_targets = targets[:120, :].T test_inputs = inputs[120:, :].T test_targets = targets[120:, :].T 代码解释
这段代码是在将输入数据和目标数据进行划分,用于训练和测试模型。其中,inputs是输入数据矩阵,targets是目标数据矩阵。代码分为四行,分别对应着训练集输入数据、训练集目标数据、测试集输入数据、测试集目标数据的划分。
第一行代码 train_inputs = inputs[:120, :].T 将输入数据矩阵的前120行切片,即取前120个样本作为训练集的输入数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第二行代码 train_targets = targets[:120, :].T 将目标数据矩阵的前120行切片,即取前120个样本作为训练集的目标数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第三行代码 test_inputs = inputs[120:, :].T 将输入数据矩阵的第120行之后的所有行切片,即取剩余部分作为测试集的输入数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
第四行代码 test_targets = targets[120:, :].T 将目标数据矩阵的第120行之后的所有行切片,即取剩余部分作为测试集的目标数据,然后对其进行转置,使得每一列对应一个样本。
最终,train_inputs 和 train_targets 对应着训练集的输入数据和目标数据,test_inputs 和 test_targets 对应着测试集的输入数据和目标数据。