self.cross_attention_layers = nn.ModuleList() self.cross_attention_layers.append(CrossAttention(self.shared_channel))

这段代码看起来是在定义一个神经网络模型中的一个模块。其中`CrossAttention`是一个自定义的模块，`self.shared_channel`是从模型构建时传入的参数，作为`CrossAttention`的输入。`nn.ModuleList()`是一个PyTorch中的特殊数据结构，它可以将多个模块组合在一起，方便进行参数的管理和访问。这段代码的作用是将一个`CrossAttention`模块添加到`self.cross_attention_layers`中，以便在模型的前向计算过程中使用它。

相关问题

def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

这段代码使用PyTorch中的`nn.LSTM`构建了一个LSTM层，具体参数如下：

- `input_size`：输入特征的维度。
- `hidden_size`：隐藏状态的维度。
- `num_layers`：LSTM层数。
- `batch_first`：如果为True，则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims)；否则，形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。
- `dropout`：如果`num_layers=1`，则不使用dropout；否则，将应用dropout并指定丢弃概率。
- `bidirectional`：是否使用双向LSTM。

需要注意的是，这段代码构建的是单向LSTM，如果需要构建双向LSTM，需要将`bidirectional`参数设置为True，如下所示：

self.lstm = torch.nn.LSTM(
    input_size=self.lstm_inputsize,
    hidden_size=self.lstm_hiddensize,
    num_layers=self.lstm_layers,
    batch_first=True,
    dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout),
    bidirectional=True
)

self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

这些代码是Transformer类的构造函数中的一部分，它们定义了Transformer模型的各个组件及其参数。

- `self.src_mask = None`：这是一个源端的掩码，初始值为None。在attention计算中，当某个位置的掩码为1时，表示该位置的信息不应该被考虑，因此可以在构造函数中初始化为None。

- `self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size)`：这是一个位置编码器，用于将输入序列中的每个位置映射到一个固定的向量表示。这里使用的是PositionalEncodingTwo类，它将位置编码的向量加到输入嵌入中，以便模型可以更好地处理序列数据。

- `self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`：这是一个Transformer编码器层，它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerEncoderLayer类，它的d_model参数表示输入和输出的特征维度，nhead表示多头注意力的头数，dropout表示Dropout概率。

- `self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)`：这是一个Transformer编码器，它由多个编码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerEncoder类，它的第一个参数是编码器层，第二个参数是编码器层数。

- `self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`：这是一个Transformer解码器层，它也由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerDecoderLayer类，它的参数与编码器层相同。

- `self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers)`：这是一个Transformer解码器，它也由多个解码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerDecoder类，它的第一个参数是解码器层，第二个参数是解码器层数。

- `self.decoder = nn.Linear(feature_size,1)`：这是一个线性层，用于将Transformer解码器的输出映射到一个标量值。这里将特征维度(feature_size)的向量映射到一个标量，以便进行回归任务。

- `self.init_weights()`：这是一个初始化权重的函数，用于初始化模型的参数。