你给的代码的 seq_len, batch_size, input_size = x.size() 报错TypeError: 'int' object is not callable

这个错误可能是由于变量名和函数名重复导致的。请检查代码中是否存在类似以下情况的代码：

size = 10
size(3)

在这个例子中，`size`被赋值为整数10，然后尝试将其当作函数调用，并传递参数3，这会导致TypeError: 'int' object is not callable错误。为了避免这种错误，请确保变量名和函数名不重复。您可以尝试将变量名更改为其他名称，例如：

seq_len, batch_size, input_size = x.size()

这样，在代码中调用`size()`函数时就不会与变量名冲突了。

相关问题

def forward(self, x, seq_len): # CNN的输入为 (batch_size, input_size, seq_len) x = x.transpose(1, 2) # 转换成 (batch_size, seq_len, input_size) # x = self.conv1(x) conv = self.conv1(x) conv = conv.permute(0, 2, 1) conv = self.conv2(conv) conv = conv.permute(0, 2, 1) linear1 = self.linear1(conv) linear1 = self.relu(linear1) linear2 = self.linear2(linear1) return self.sigmoid(linear2)检查代码是否错误

这段代码看起来没有明显的语法错误，但是无法确定代码的正确性，因为无法得知该代码所在的上下文和所要解决的问题。根据代码的结构和函数名称，这段代码可能是一个用于文本分类的模型，其中包括了卷积神经网络和全连接层。在这个模型中，输入数据的维度为(batch_size, input_size, seq_len)，经过一系列的卷积和全连接计算之后，最终输出一个标量，代表文本的分类结果。

在代码中，`x = x.transpose(1, 2)`将输入数据的维度从(batch_size, input_size, seq_len)转换为(batch_size, seq_len, input_size)，这是因为卷积神经网络通常要求输入数据的维度为(channel, height, width, batch_size)，而在这里input_size可以看作是channel，seq_len可以看作是height和width。

接下来，代码经过了两个卷积层和两个全连接层的计算，并最终输出一个标量结果。其中，卷积层通过`conv.permute(0, 2, 1)`对输入数据的维度进行了重排列，将其转换为(channel, height, width, batch_size)的形式，以便于卷积计算。最后，输出结果通过sigmoid函数进行了激活，以确保其值在[0, 1]范围内。

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

这段代码是一个简单的使用 PyTorch 实现的 LSTM 模型。下面是将其转化为 Python 代码的版本：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length):
        super(Net, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.output_size = output_size
        self.batch_size = batch_size
        self.seq_length = seq_length
        self.num_directions = 1  # 单向LSTM

        # LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True)

        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # x.shape=(10,3,100)，三个句子，十个单词，一百维的向量
        # out.shape=(10,3,20)，h/c.shape=(4,b,20)
        batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1]
        h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
        c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
        output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0))  # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
        pred = self.fc(output)  # (5, 30, 1)
        pred = pred[:, -1, :]  # (5, 1)

        return pred