super(Positional_GAT, self).__init__()
时间: 2023-08-07 19:11:41 浏览: 40
这段代码是定义了一个名为 Positional_GAT 的类,该类继承自父类(super)中的某些属性和方法。在 Python 中,使用 super() 函数可以调用父类中的方法,从而在子类中实现对父类方法的扩展和覆盖。在这里,super(Positional_GAT, self).__init__() 表示调用 Positional_GAT 类的父类的构造函数来初始化 Positional_GAT 类的对象。其中,self 参数表示当前对象实例本身,而第一个参数 Positional_GAT 是当前类本身。
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class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features
这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型,它基于GAT(Graph Attention Network)模型,并添加了位置嵌入(location embedding)来考虑节点在图中的位置信息。具体来说,该模型包含一个GATConv层(表示第一层GAT),它将输入的特征向量(features)和边的索引(edge_indices)作为输入,并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入,并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中,将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起,然后经过第一层GATConv层进行处理,接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起,经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。
def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads
这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中,输入被表示为一个由多个向量组成的序列,这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系,从而产生一个新的向量表示。
在这里,`spacial_dim`表示序列中向量的数量(或者说是序列的长度)。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`output_dim`表示输出向量的维度,如果没有指定,则默认为`embed_dim`。
在`__init__`方法中,模型定义了四个线性变换(k_proj、q_proj、v_proj和c_proj),用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外,模型还定义了一个位置嵌入矩阵,用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后,模型存储了使用的注意力头的数量。