import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

时间: 2024-04-25 18:26:43 浏览: 214
上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有： - d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。 - num_heads：表示attention头的数量。 输入的维度是： - Q, K, V：三个输入张量的维度都为 [batch_size, seq_length, d_model]，其中batch_size代表batch的大小，seq_length代表输入序列的长度，d_model代表输入向量的维度。 - mask：一个shape为[batch_size, 1, seq_length, seq_length]的张量，用于掩盖无效的位置，使得在计算注意力矩阵时，注意力矩阵中无效位置对应的权重为0。如果没有无效位置，则可以设置为None。
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dgllife和torch_geometric都是流行的图神经网络框架，其中dgllife提供了一个名为gnn的模块，而torch_geometric则提供了一个名为GraphConv的模块。这两个模块的主要作用都是对图数据进行卷积操作。 如果你想在dgllife中使用torch_geometric的GraphConv，可以通过将GraphConv转换为一个DGL GraphConv来实现。具体地说，你需要将GraphConv的权重矩阵转换为DGL GraphConv中的权重张量，然后再将其传递给DGL GraphConv。示例代码如下： ```python import torch from dgllife.model import GCN # 转换torch_geometric的GraphConv为DGL GraphConv class GraphConv(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GraphConv, self).__init__() self.conv = torch_geometric.nn.GraphConv(in_channels, out_channels) def forward(self, g, feat): # 将权重矩阵转换为权重张量 weight = torch.transpose(self.conv.weight, 0, 1) weight = torch.unsqueeze(weight, dim=0) weight = weight.repeat(g.batch_size, 1, 1) # 传递给DGL GraphConv return torch.relu(dgl.nn.GraphConv(out_channels, out_channels)(g, feat, weight)) # 创建一个包含GraphConv的GCN模型 class GCN(torch.nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats): super(GCN, self).__init__() self.gcn_layers = torch.nn.ModuleList() self.gcn_layers.append(GraphConv(in_feats, hidden_feats)) self.gcn_layers.append(GraphConv(hidden_feats, out_feats)) def forward(self, g, feat): for i, layer in enumerate(self.gcn_layers): if i != 0: feat = torch.relu(feat) feat = layer(g, feat) return feat ``` 如果你想在torch_geometric中使用dgllife的gnn，可以通过将gnn转换为一个torch_geometric GraphConv来实现。具体地说，你需要将gnn的权重张量转换为GraphConv中的权重矩阵，然后再将其传递给GraphConv。示例代码如下： ```python import torch_geometric.nn as pyg_nn # 转换dgllife的gnn为torch_geometric GraphConv class GNN(torch.nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats): super(GNN, self).__init__() self.gnn = dgllife.model.gnn.AttentiveFPGNN(in_feats=in_feats, hidden_feats=hidden_feats, out_feats=out_feats, num_layers=2) def forward(self, g, feat): # 将权重张量转换为权重矩阵 weight = torch.transpose(self.gnn.layers[0].fc.weight, 0, 1) weight = torch.unsqueeze(weight, dim=0) # 传递给torch_geometric GraphConv return pyg_nn.GraphConv(in_channels=self.gnn.layers[0].in_feats, out_channels=self.gnn.layers[0].out_feats, bias=True)(g, feat, weight) # 创建一个包含GraphConv的模型 class PyGCN(torch.nn.Module): def __init__(self, in_feats, hidden_feats, out_feats): super(PyGCN, self).__init__() self.gcn_layers = torch.nn.ModuleList() self.gcn_layers.append(GNN(in_feats, hidden_feats, out_feats)) self.gcn_layers.append(pyg_nn.GraphConv(hidden_feats, out_feats)) def forward(self, data): x, edge_index = data.x, data.edge_index for i, layer in enumerate(self.gcn_layers): if i != 0: x = torch.relu(x) x = layer(edge_index, x) return x ``` 需要注意的是，这两种转换方式可能会对模型的性能产生一定的影响，因此在使用时应该进行适当的调整和比较。

import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport numpy as np# 定义视频特征提取模型class VideoFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(VideoFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 32 * 8 * 8) return x# 定义推荐模型class VideoRecommendationModel(nn.Module): def __init__(self, num_videos, embedding_dim): super(VideoRecommendationModel, self).__init__() self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim) self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim) self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64) self.fc2 = nn.Linear(64, 1) def forward(self, user_ids, video_ids): user_embed = self.user_embedding(user_ids) video_embed = self.video_embedding(video_ids) x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return torch.sigmoid(x)# 加载数据data = np.load('video_data.npy')num_users, num_videos, embedding_dim = data.shapetrain_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])# 定义模型和优化器feature_extractor = VideoFeatureExtractor()recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())# 训练模型for epoch in range(10): for user_ids, video_ids, ratings in train_data: optimizer.zero_grad() video_features = feature_extractor(video_ids) ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids) loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings) loss.backward() optimizer.step() # 计算测试集准确率 test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1]) test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2]) test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean() print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))解释每一行代码

1. `import torch`: 导入 PyTorch 模块 2. `import torch.nn as nn`: 导入 PyTorch 中的神经网络模块 3. `import torch.optim as optim`: 导入 PyTorch 中的优化器模块 4. `import numpy as np`: 导入 NumPy 模块，并将其重命名为 np 5. `class VideoFeatureExtractor(nn.Module):`：定义视频特征提取模型，继承自 nn.Module 6. `def __init__(self):`：定义初始化函数，初始化视频特征提取模型中的卷积层和池化层 7. `super(VideoFeatureExtractor, self).__init__()`: 调用父类的初始化函数 8. `self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)`: 定义一个 3 x 3 的卷积层，输入通道数为 3 ，输出通道数为 16，卷积核大小为 3，步长为 1，填充为 1 9. `self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)`: 定义一个 3 x 3 的卷积层，输入通道数为 16 ，输出通道数为 32，卷积核大小为 3，步长为 1，填充为 1 10. `self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)`: 定义一个大小为 2x2 的最大池化层 11. `def forward(self, x):`: 定义前向传播函数，将输入 x 经过卷积层和池化层后展平输出 12. `x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))`: 将输入 x 经过第一层卷积层、ReLU 激活函数和最大池化层 13. `x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))`: 将输入 x 经过第二层卷积层、ReLU 激活函数和最大池化层 14. `x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)`: 将输出结果展平为一维向量，大小为 32*8*8 15. `return x`: 返回输出结果 x 16. `class VideoRecommendationModel(nn.Module):`：定义推荐模型，继承自 nn.Module 17. `def __init__(self, num_videos, embedding_dim):`：定义初始化函数，初始化推荐模型中的用户嵌入层、视频嵌入层和全连接层 18. `super(VideoRecommendationModel, self).__init__()`: 调用父类的初始化函数 19. `self.video_embedding = nn.Embedding(num_videos, embedding_dim)`: 定义视频嵌入层，输入维度为 num_videos，输出维度为 embedding_dim 20. `self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)`: 定义用户嵌入层，输入维度为 num_users，输出维度为 embedding_dim 21. `self.fc1 = nn.Linear(2 * embedding_dim, 64)`: 定义一个全连接层，输入维度为 2*embedding_dim，输出维度为 64 22. `self.fc2 = nn.Linear(64, 1)`: 定义一个全连接层，输入维度为 64，输出维度为 1 23. `def forward(self, user_ids, video_ids):`: 定义前向传播函数，将用户和视频 id 经过嵌入层和全连接层计算得到推荐评分 24. `user_embed = self.user_embedding(user_ids)`: 将用户 id 经过用户嵌入层得到用户嵌入 25. `video_embed = self.video_embedding(video_ids)`: 将视频 id 经过视频嵌入层得到视频嵌入 26. `x = torch.cat([user_embed, video_embed], dim=1)`: 将用户嵌入和视频嵌入拼接起来 27. `x = torch.relu(self.fc1(x))`: 将拼接后的结果经过激活函数和全连接层 28. `x = self.fc2(x)`: 将全连接层的输出作为推荐评分 29. `return torch.sigmoid(x)`: 将推荐评分经过 sigmoid 函数转换到 [0,1] 区间内 30. `data = np.load('video_data.npy')`: 从文件中读取数据 31. `num_users, num_videos, embedding_dim = data.shape`: 获取数据的形状，即用户数、视频数和嵌入维度 32. `train_data = torch.tensor(data[:int(0.8 * num_users)])`: 将前 80% 的数据作为训练集，并转换为 PyTorch 的 tensor 格式 33. `test_data = torch.tensor(data[int(0.8 * num_users):])`: 将后 20% 的数据作为测试集，并转换为 PyTorch 的 tensor 格式 34. `feature_extractor = VideoFeatureExtractor()`: 创建视频特征提取模型的实例 35. `recommendation_model = VideoRecommendationModel(num_videos, embedding_dim)`: 创建推荐模型的实例 36. `optimizer = optim.Adam(recommendation_model.parameters())`: 创建优化器，使用 Adam 算法优化推荐模型的参数 37. `for epoch in range(10):`: 开始训练，进行 10 轮迭代 38. `for user_ids, video_ids, ratings in train_data:`: 对训练集中的每个样本进行训练 39. `optimizer.zero_grad()`: 将梯度清零 40. `video_features = feature_extractor(video_ids)`: 提取视频特征 41. `ratings_pred = recommendation_model(user_ids, video_ids)`: 通过推荐模型得到预测评分 42. `loss = nn.BCELoss()(ratings_pred, ratings)`: 计算二分类交叉熵损失 43. `loss.backward()`: 反向传播求梯度 44. `optimizer.step()`: 更新模型参数 45. `test_ratings_pred = recommendation_model(test_data[:, 0], test_data[:, 1])`: 对测试集进行评分预测 46. `test_loss = nn.BCELoss()(test_ratings_pred, test_data[:, 2])`: 计算测试集上的损失 47. `test_accuracy = ((test_ratings_pred > 0.5).float() == test_data[:, 2]).float().mean()`: 计算测试集上的准确率 48. `print('Epoch %d: Test Loss %.4f, Test Accuracy %.4f' % (epoch, test_loss.item(), test_accuracy.item()))`: 输出每轮迭代的测试集损失和准确率
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NN_nonlinear_regression_Pytorch_regression_pytorch_

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详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

具体来说，模型的输入是一个大小为input_dim的向量，输出是一个大小为num_class的向量，表示预测的类别概率。 模型的主要组成部分是一个TransformerEncoder，它是由多个TransformerEncoderLayer组成的序列。每个...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision.models as models import os class FCNTransformerNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformerNet, self).__init__() self.fcn_backbone = models.segmentation.fcn_resnet50(pretrained=True).backbone self.fcn_backbone.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False) self.transformer_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layers, num_layers=6) self.classification_head = nn.Sequential( nn.Linear(2048, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): fcn_output = self.fcn_backbone(x)['out'] fcn_output = fcn_output.view(fcn_output.size(0), fcn_output.size(1), -1) fcn_output = fcn_output.permute(2, 0, 1) transformer_output = self.transformer_encoder(fcn_output) transformer_output = transformer_output.permute(1, 2, 0) transformer_output = transformer_output.contiguous().view(transformer_output.size(0), -1, 1, 1) output = self.classification_head(transformer_output) return output FCNTransformerNet net = FCNTransformerNet(num_classes=2) input_batch = torch.randn(4, 3, 512, 512) output_batch = net(input_batch) print(output_batch.size()) # Should print: torch.Size([4, 2, 512, 512]) 运行这段代码，并改错

self.transformer_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layers, num_layers=6) self.classification_head = nn....

import torch import torch.nn as nn from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel class ChitGPT(nn.Module): def __init__(self): super(ChitGPT, self).__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium') self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium') def forward(self, input_text): input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') output = self.model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) return self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)详细解释以上代码

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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, ...

AttributeError: module 'torch.nn.modules' has no attribute 'resnet50'

import torch.nn as nn import torch.utils.model_zoo as model_zoo model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': '...

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import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np # 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def __init__(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num...

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import torch.nn as nnclass ViT(nn.Module): def __init__(self, img_size, patch_size, num_classes, dim): super().__init__() self.patch_size = patch_size num_patches = (img_size // patch_size) ** 2 patch_dim = 3 * patch_size ** 2 # 输入的通道数，3表示RGB通道 self.class_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.patch_embed = nn.Linear(patch_dim, dim) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) self.cls_token = nn.Parameter(torch.randn(1, 1, dim)) self.transformer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=dim, nhead=8) self.linear = nn.Linear(dim, num_classes) def forward(self, x): batch_size, _, _, _ = x.shape patches = x.unfold(2, self.patch_size, self.patch_size).unfold(3, self.patch_size, self.patch_size) patches = patches.flatten(2).transpose(1, 2) patch_embed = self.patch_embed(patches) pos_embed = self.pos_embed[:, :(patches.size(1) + 1)] cls_tokens = self.cls_token.expand(batch_size, -1, -1) x = torch.cat([cls_tokens, patch_embed], dim=1) x += pos_embed x = self.transformer(x) x = x.mean(dim=1) x = self.linear(x) return x

这段代码是用来定义一个名为ViT的类，其继承自nn.Module。其有四个参数，包括图像尺寸img_size、每个patch的尺寸patch_size、类别数目num_classes和维度dim。在初始化时，代码调用了父类的构造函数，并且将patch_...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()的代码中为什么会出现张量不匹配的情况，应该怎么修改？

import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): ...

import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as FCN backbone vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) features = list(vgg16.features.children()) self.backbone = nn.Sequential(*features) # FCN layers self.fcn_layers = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 4096, 7), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, 4096, 1), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(), nn.Conv2d(4096, num_classes, 1) ) # Transformer layers self.transformer = nn.Transformer( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1 ) def forward(self,x): # Backbone feature extraction features = self.backbone(x) # FCN layers fcn_out = self.fcn_layers(features) # Reshaping output for transformer input b, c, h, w = fcn_out.size() fcn_out = fcn_out.squeeze().view(c, b, -1).permute(2, 0, 1) # Reshaping for transformer input # Transformer encoding transformer_out = self.transformer.encode(fcn_out) # Reshaping output for segmentation prediction transformer_out = transformer_out.permute(1, 2, 0).view(b, c, h, w) return transformer_out if __name__ == '__main__': a = torch.randn(1, 3, 512, 512) model = FCNTransformer(num_classes=2) print(model(a).shape) 改进这段代码

import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(FCNTransformer, self).__init__() # Load pre-trained V16 model as...

class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

- encoder_layer: 编码器层，用于在位置编码后对输入序列进行编码，其中d_model表示输入和输出的特征向量维度，nhead表示多头注意力的头数，dropout表示随机失活率； - transformer_encoder: 编码器，由多个encoder_...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

class Transformer(torch.nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size,...

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