super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs)

时间: 2023-08-03 12:14:35 浏览: 95
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python中super().__init__()

这是一个Python中调用父类构造方法的语法，其中Seq2SeqEncoder是当前类的父类。该语句的作用是调用Seq2SeqEncoder类的构造方法，并将传入的关键字参数**kwargs传递给父类构造方法。这样做的目的通常是为了避免在子类中重复编写父类的构造方法，同时保证子类能够正确地初始化父类的属性和方法。
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假设现在我们有一个输入张量input_tensor，维度为(batch_size, seq_len, input_size)，我们想要使用多头注意力机制对其进行处理，代码如下： # 定义 Attention 层 attention_layer = Attention(heads=8, ...

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在build方法中，根据输入张量的形状input_shape创建了一个可训练的权重kernel，其形状为(3, input_shape[2], self.output_dim)，即包括三个矩阵，每个矩阵的列数都为输入张量的最后一维大小self.output_dim，行数为...

class CaptioningModel(Module): def __init__(self): super(CaptioningModel, self).__init__() def init_weights(self): raise NotImplementedError def step(self, t, prev_output, visual, seq, mode='teacher_forcing', **kwargs): raise NotImplementedError def forward(self, images, seq, *args): device = images.device b_s = images.size(0) seq_len = seq.size(1) state = self.init_state(b_s, device) out = None outputs = [] for t in range(seq_len): out, state = self.step(t, state, out, images, seq, *args, mode='teacher_forcing') outputs.append(out) outputs = torch.cat([o.unsqueeze(1) for o in outputs], 1) return outputs解释这段代码的意思和作用并举例使用？

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from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def init(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).init(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 ...

这几我所加的注意力机制模块：class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_channels, reduction=4): super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv1d(in_channels // reduction, in_channels, 1, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): # print("x=", x) b, c, n = x.size() y = self.avg_pool(x) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y) return x * y.expand_as(x)，然后运行训练程序时报错：File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 91, in forward y = self.fc1(y) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 258, in forward return F.conv1d(input, self.weight, self.bias, self.stride, RuntimeError: Given groups=1, weight of size [256, 1024, 1], expected input[16, 512, 1] to have 1024 channels, but got 512 channels instead你知道是为什么吗，我该如何解决？请提供详细的解决代码

super(SelfAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc1 = nn.Conv1d(in_channels, in_channels // reduction, 1, bias=False) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2...

请修改代码，代码出错了Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 82, in <module> y_pred = model(x) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\test2.py", line 65, in forward x, _ = self.rnn(x) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 953, in forward self.check_forward_args(input, hx, batch_sizes) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 234, in check_forward_args self.check_input(input, batch_sizes) File "D:\ProgramData\anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 210, in check_input raise RuntimeError( RuntimeError: input.size(-1) must be equal to input_size. Expected 1, got 1000

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