_cat/nodes
时间: 2023-08-10 15:09:43 浏览: 54
_cat/nodes是一个Elasticsearch的API,用于获取当前集群中的节点列表信息。该API返回节点的ID、IP地址、角色等信息,通常用于集群管理和监控。
要执行_cat/nodes API,可以使用curl命令或者任何HTTP客户端。例如,使用curl命令可以执行以下命令:
```
curl -X GET "http://localhost:9200/_cat/nodes?v"
```
该命令将返回节点列表信息,如下所示:
```
ip heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
10.0.0.2 24 85 2 0.00 0.01 0.05 dilmrt * node-1
10.0.0.3 22 87 1 0.01 0.05 0.10 dilmrt - node-2
10.0.0.4 27 89 3 0.02 0.08 0.15 dilmrt - node-3
```
该列表显示了节点的IP地址、堆内存使用率、RAM使用率、CPU使用率、负载等信息,以及节点的角色(d:数据节点、i:索引节点、l:负载平衡节点、m:主节点、r:远程复制节点、t:任务节点)。还显示了当前节点是否是主节点以及节点的名称。
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virtual_node_feat = torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1)是什么意思
这段代码是在使用 PyTorch 框架中创建一个包含虚拟节点特征的张量。其中,torch.zeros(num_virtual_nodes, 74) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 74 的全零张量,torch.ones(num_virtual_nodes, 1) 创建了一个大小为 num_virtual_nodes x 1 的全一张量。torch.cat((torch.zeros(num_virtual_nodes, 74), torch.ones(num_virtual_nodes, 1)), 1) 将这两个张量按列拼接起来,得到一个大小为 num_virtual_nodes x 75 的张量,其中前 74 列为全零,最后一列为全一。
class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: (batch_size,n_nodes,input_dim) :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put
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