num_features=args.features

I'm sorry, as an AI language model, I do not have access to the context or the arguments being referred to. Please provide me with more information so that I can assist you better.

相关问题

这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )

这段代码存在两个问题：

1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化，而不是在另外一个函数中进行初始化。

2.在调用 `my_BiGRU` 类时，参数名称有误，应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。

改正后的代码如下所示：

class my_BiGRU(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
        super(my_BiGRU, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.output_size = output_size
        self.gru_dropout = gru_dropout
        
        self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
        
        self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
                                     output_size=capsule_out_features,
                                     hidden_size=self.hidden_size,
                                     num_layers=self.num_layers,
                                     gru_dropout=self.gru_dropout,
                                    )

注意：这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。

model = ARMA4NC(in_dim=n_features, hid_dim=args.hid_dim, out_dim=n_classes, num_stacks=args.num_stacks, num_layers=args.num_layers, activation=nn.ReLU(), dropout=args.dropout).to(device)。调用这个函数

这个函数定义了一个 ARMA4NC 模型，它有以下参数：

- `in_dim`：输入特征的维度。
- `hid_dim`：隐藏层的维度。
- `out_dim`：输出的类别数。
- `num_stacks`：堆叠的 ARMA 层的数量。
- `num_layers`：每个 ARMA 层中的 LSTM 层数量。
- `activation`：激活函数。
- `dropout`：Dropout 的概率。

这个函数返回一个 ARMA4NC 模型，并将其移动到指定的设备上（在这里是 `device`）。

如果你想使用这个模型，你可以这样调用它：

model = ARMA4NC(in_dim=10, hid_dim=20, out_dim=2, num_stacks=3, num_layers=2, activation=nn.ReLU(), dropout=0.2).to(device)

这样就创建了一个输入维度为 10，输出类别数为 2，有 3 个堆叠的 ARMA 层，每个 ARMA 层有 2 层 LSTM，使用 ReLU 激活函数和 0.2 的 Dropout 概率的 ARMA4NC 模型，并将其移动到指定的设备上。