def __init__(self, map_size=16):
时间: 2023-07-21 15:26:31 浏览: 39
这是一个类的初始化方法,map_size是一个可选参数,默认值为16。可以通过创建类的实例来调用该方法,并将map_size参数传递给它。例如:
```
my_instance = MyClass(map_size=20)
```
此时,my_instance就是一个具有map_size属性为20的MyClass类的实例。
相关问题
class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).__init__() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias 改写为twensorflow形式
可以将这段PyTorch代码改写为如下的TensorFlow代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class SelfAttention(keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.w_q = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.w_k = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.w_v = keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=(None, None, in_c))
self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c)
self.softmax = keras.layers.Softmax(axis=2)
self.pos_bias = pos_bias
def __getPosCode(self, fm_sz, out_c):
x = []
for i in range(fm_sz):
x.append([np.sin, np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz))))
x = tf.convert_to_tensor([x], dtype=tf.float32)
return tf.concat([(x + tf.transpose(x)).unsqueeze(0) for i in range(out_c)], axis=0)
def call(self, x):
q, k, v = self.w_q(x), self.w_k(x), self.w_v(x)
pos_code = tf.concat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])], axis=0)
if self.pos_bias:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code
else:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2]))
am_shape = att_map.shape
att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]]))
att_map = tf.reshape(att_map, am_shape)
return att_map * v
```
需要注意的是,这里的代码只是一种可能的TensorFlow实现方式,具体还需要根据实际情况进行微调。
上述代码中的class Tree: def __init__(self, label, branches=[]): for b in branches: assert isinstance(b, Tree) self.label = label self.branches = list(branches) def is_leaf(self): return not self.branches def map(self, fn): self.label = fn(self.label) for b in self.branches: b.map(fn) def __contains__(self, e): if self.label == e: return True for b in self.branches: if e in b: return True return False def __repr__(self): if self.branches: branch_str = ', ' + repr(self.branches) else: branch_str = '' return 'Tree({0}{1})'.format(self.label, branch_str) def __str__(self): def print_tree(t, indent=0): tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n" for b in t.branches: tree_str += print_tree(b, indent + 1) return tree_str return print_tree(self).rstrip()
对不起,我的上一条回答中的代码是错误的。这是因为我误将题目中的 Tree 类与我之前所编写的 TreeNode 类混淆了。以下是一个正确的 Tree 类的实现,其中包含了一些常用的方法:
```python
class Tree:
def __init__(self, label, branches=[]):
for b in branches:
assert isinstance(b, Tree)
self.label = label
self.branches = list(branches)
def is_leaf(self):
return not self.branches
def map(self, fn):
self.label = fn(self.label)
for b in self.branches:
b.map(fn)
def __contains__(self, e):
if self.label == e:
return True
for b in self.branches:
if e in b:
return True
return False
def __repr__(self):
if self.branches:
branch_str = ', ' + repr(self.branches)
else:
branch_str = ''
return 'Tree({0}{1})'.format(repr(self.label), branch_str)
def __str__(self):
def print_tree(t, indent=0):
tree_str = ' ' * indent + str(t.label) + "\n"
for b in t.branches:
tree_str += print_tree(b, indent + 1)
return tree_str
return print_tree(self).rstrip()
```
其中,__init__ 方法接收一个标签 label 和一个分支列表 branches,用来初始化一棵树。我们使用 assert 语句来检查分支列表中是否都是 Tree 类的对象。is_leaf 方法用来判断当前节点是否为叶子节点,即是否没有分支。map 方法接收一个函数 fn,用来对树中的每个节点进行映射。__contains__ 方法接收一个元素 e,用来判断该元素是否在树中。__repr__ 方法用来返回该树的字符串表示,而__str__ 方法用来返回一个更加易读的字符串表示。其中,我们使用了递归的方式来打印整棵树。
请注意,以上代码仅供参考,具体实现可能因应用场景而异。
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