self.hidden_states = self.agent.init_hidden().unsqueeze(0).expand(batch_size, self.n_agents, -1)这句代码什么意思

这句代码的意思是初始化一个大小为(batch_size, n_agents, -1)的张量，里面的元素是self.agent.init_hidden()张量的复制。其中self.agent.init_hidden()是一个大小为(1, n_agents, hidden_size)的张量，代表了每个智能体的初始隐藏状态。因此通过unsqueeze(0)扩展了一个batch维度，然后通过expand函数复制了batch_size份，最终得到了(batch_size, n_agents, hidden_size)的张量作为模型的初始隐藏状态。

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class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 MLPs 的定义。它包含了两个主要的部分：gnn_layers 和 project。

gnn_layers 是一个 nn.ModuleList，其中包含了多个 MLPsim 模块，每个 MLPsim 模块都对应一个输入张量，用于对输入进行处理。MLPsim 模块的定义可能在其他地方，无法得知其具体实现。

project 是一个 nn.Sequential，其中包含了多个线性层和激活函数，用于将 MLPsim 的输出进行进一步处理，并得到最终的输出结果 mu_ij_prime。

forward 函数是 MLPs 的前向传播函数，接收多个输入参数：ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch、ope_sub_adj_batch、batch_idxes 和 feats。其中，ope_ma_adj_batch、ope_pre_adj_batch 和 ope_sub_adj_batch 是三个邻接矩阵，用于描述不同类型的关系；batch_idxes 是一个张量，用于指定当前批次的样本的下标；feats 是一个元组，包含了两个张量，分别表示节点的特征和节点的度数。

在 forward 函数中，首先根据输入张量和邻接矩阵计算出 MLP_embeddings，即 MLPsim 模块的输出结果。然后将 MLP_embeddings 沿着最后一个维度进行拼接，并将拼接后的结果输入到 project 中进行后续处理，得到最终的输出 mu_ij_prime。

class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: （batch_size,n_nodes,input_dim） :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

这是一个PyTorch的神经网络模型定义，其中定义了一个叫做MHAlayer的模块。这个模块实现了Multi-Head Attention机制，用于文本序列处理中的Attention机制。具体来说，这个模块输入了三个张量：state_t，context和mask，其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量，context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量，mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量，表示需要进行Attention的节点。在模块中，首先用线性层将state_t和context分别映射到hidden_dim维的向量，并将输入的维度变为(batch_size, n_heads, hidden_dim)，然后计算查询向量Q，键向量K和值向量V，并将它们都分成n_heads份。接下来，计算对应的Attention得分compatibility，并根据mask将需要Attention的节点的得分设置为负无穷。然后对得分进行softmax归一化，并加权求和得到Attention的输出。最后再通过一个线性层转换维度，并返回输出。