inputs = tf.reshape(inputs, shape=[-1, 11])怎么重塑张量

这代码是使用 TensorFlow 的 reshape 函数对张量进行重塑它的作用是将输入张量的形状从原来的形状重塑为一个新的形状，-1 表示在这个维度上自动推断其大小。

具体来说，这里将输入张量的第一个维度重塑为-1，第二个维度重塑为11。这意味着将输入张量的第一个维度拉平，并将其大小自动计算为总元素数除以11，以保持张量的总元素数不变。

这个重塑操作可能会在神经网络中的某些层中使用，以便将张量从一个形状传递到另一个形状，以适应输入数据的大小和形状。

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class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, heads, d_model, dropout): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.heads = heads self.d_model = d_model self.dropout = dropout self.depth = d_model // heads self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): q = self.Wq(inputs) k = self.Wk(inputs) v = self.Wv(inputs) batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output

这段代码实现了一个多头注意力机制的层。它接受一个输入张量 `inputs`，将其分别通过三个全连接层 `self.Wq`、`self.Wk` 和 `self.Wv`，并将输出分别作为查询、键和值传递给 `scaled_dot_product_attention` 函数进行注意力计算。在这之前，输入张量的最后一维被分成 `self.heads` 个部分，并重新排列成一个四维张量，以便并行计算。计算完成后，结果被重新排列成原始形状，并通过一个全连接层 `self.dense` 进行线性变换，最终输出一个与输入张量相同形状的张量。在注意力计算的过程中，还返回了注意力权重矩阵 `attention_weights`，可以用于可视化和分析。

def model(self): # 词向量映射 with tf.name_scope("embedding"): input_x = tf.split(self.input_x, self.num_sentences, axis=1) # shape:[None,self.num_sentences,self.sequence_length/num_sentences] input_x = tf.stack(input_x, axis=1) embedding = tf.get_variable("embedding", [self.vocab_size, self.embedding_dim]) # [None,num_sentences,sentence_length,embed_size] embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_x) # [batch_size*num_sentences,sentence_length,embed_size] sentence_len = int(self.seq_length / self.num_sentences) embedding_inputs_reshaped = tf.reshape(embedding_inputs,shape=[-1, sentence_len, self.embedding_dim])

这段代码是一个模型中的一部分，用于进行词向量映射。首先，将输入的句子进行分割，得到每个句子的词语序列。然后，通过embedding_lookup函数将词语序列转换为词向量。接着，将词向量进行reshape操作，将其变为三维的张量，形状为[batch_size*num_sentences, sentence_length, embed_size]。其中，batch_size代表批次大小，num_sentences代表句子数量，sentence_length代表每个句子的长度，embed_size代表词向量的维度。这样做的目的是为了方便后续的模型处理。