def forward(self,decoder_input,hidden): embedding = self.embedding(decoder_input) decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden)解释每行代码的含义

- `def forward(self, decoder_input, hidden):` 定义了一个名为 `forward` 的函数，它有三个参数：`self` 表示实例化后的对象本身，`decoder_input` 表示解码器的输入，`hidden` 表示解码器的隐藏状态。

- `embedding = self.embedding(decoder_input)` 将输入 `decoder_input` 通过嵌入层 `self.embedding` 进行嵌入，得到嵌入向量 `embedding`。

- `decoder_output, decoder_hidden = self.lstm(embedding, hidden)` 将嵌入向量 `embedding` 和隐藏状态 `hidden` 传入 LSTM 层 `self.lstm` 进行计算。`decoder_output` 表示解码器的输出，`decoder_hidden` 表示解码器的新的隐藏状态。

整个函数实现了解码器的前向传播过程，即将输入通过嵌入层进行嵌入后，传入 LSTM 层计算得到输出和新的隐藏状态。

相关问题

class Decoder(nn.Module): def __init__(self,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(ch_corpus_len,decoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,decoder_input,hidden): embedding = self.embedding(decoder_input) decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden) return decoder_output,decoder_hidden解释每行代码的含义

- 第一行定义了一个名为 Decoder 的类，继承了 nn.Module 类。
- 第二行定义了该类的构造函数，构造函数中有三个参数：decoder_embedding_num 表示解码器嵌入层的维度，decoder_hidden_num 表示解码器 LSTM 层的隐藏层维度，ch_corpus_len 表示中文语料库中字符的数量。
- 第三行调用了 nn.Module 类的构造函数。
- 第四行使用 nn.Embedding 类创建了一个嵌入层对象，该嵌入层的输入维度为 ch_corpus_len，输出维度为 decoder_embedding_num，其中 ch_corpus_len 表示中文语料库中字符的数量。
- 第五行使用 nn.LSTM 类创建了一个 LSTM 层对象，该 LSTM 层的输入维度为 decoder_embedding_num，输出维度为 decoder_hidden_num，batch_first=True 表示输入的第一维是 batch_size。
- 第七至九行定义了 forward 函数，该函数接受两个参数：decoder_input 表示解码器输入序列，hidden 表示解码器的初始隐藏状态。在函数中，首先将 decoder_input 通过嵌入层进行编码，得到编码后的 embedding，接着将 embedding 和 hidden 作为输入传入 LSTM 层中，得到解码器的输出 decoder_output 和新的隐藏状态 decoder_hidden，最后将 decoder_output 和 decoder_hidden 作为输出返回。

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len) self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len) self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss() def forward(self,en_index,ch_index): decoder_input = ch_index[:,:-1] label = ch_index[:,1:] encoder_hidden = self.encoder(en_index) decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden) pre = self.classifier(decoder_output) loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1)) return loss解释每行代码的含义

- `class Seq2Seq(nn.Module):`：定义一个名为 Seq2Seq 的类，继承自 nn.Module 类。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):`：定义 Seq2Seq 类的初始化方法，接收六个参数。
- `super().__init__():`：调用父类 nn.Module 的初始化方法。
- `self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)`: 创建一个 Encoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 encoder 属性中。
- `self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个 Decoder 对象，并将其保存在 Seq2Seq 类的 decoder 属性中。
- `self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)`: 创建一个线性层对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 classifier 属性中。
- `self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()`: 创建一个交叉熵损失函数对象，将其保存在 Seq2Seq 类的 cross_loss 属性中。
- `def forward(self,en_index,ch_index):`：定义 Seq2Seq 类的前向传播方法，接收两个参数。
- `decoder_input = ch_index[:,:-1]`: 将目标序列 ch_index 去掉最后一个元素，并赋值给 decoder_input。
- `label = ch_index[:,1:]`: 将目标序列 ch_index 去掉第一个元素，并赋值给 label。
- `encoder_hidden = self.encoder(en_index)`: 通过调用 Encoder 对象的 __call__ 方法，将源序列 en_index 作为输入，得到编码器的隐状态，并将其赋值给 encoder_hidden。
- `decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)`: 通过调用 Decoder 对象的 __call__ 方法，将 decoder_input 和 encoder_hidden 作为输入，得到解码器的输出和隐状态，并将输出赋值给 decoder_output。
- `pre = self.classifier(decoder_output)`: 将 decoder_output 作为输入，通过调用线性层对象 self.classifier 得到预测值 pre。
- `loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))`: 将 pre 和 label 通过交叉熵损失函数计算损失值 loss。
- `return loss`: 返回损失值 loss。