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

解释这段代码 def forward(self, _x): x, _ = self.lstm(_x) # _x is input, size (seq_len, batch, input_size) s, b, h = x.shape # x is output, size (seq_len, batch, hidden_size) x = x.view(s * b, h) x = self.forwardCalculation(x) x = x.view(s, b, -1) return x

这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数 `forward()`。它接受一个参数 `_x`，表示输入数据。在代码中，输入数据 `_x` 经过一系列操作后得到输出 `x`。

首先，通过调用 `self.lstm(_x)` 对输入 `_x` 进行 LSTM 层的处理。其中 `_x` 的维度是 (seq_len, batch, input_size)，表示序列长度、批次大小和输入特征的维度。`self.lstm(_x)` 返回两个值，分别是输出 `x` 和一个包含 LSTM 层内部状态的元组 `_`。在这里，我们只关心输出 `x`，所以使用下划线 `_` 忽略了内部状态。

接下来，通过 `x.shape` 获取输出 `x` 的形状信息，并将其分别赋值给变量 `s`、`b` 和 `h`。`s` 表示序列长度，`b` 表示批次大小，`h` 表示隐藏层的大小。注意，这里的形状信息是基于前面 LSTM 层处理后的输出 `x`。

然后，通过 `x.view(s * b, h)` 将输出 `x` 进行形状变换，将其从 (seq_len, batch, hidden_size) 变为 (seq_len * batch, hidden_size)。这样做是为了将每个样本的隐藏层输出展平，方便后续的线性层计算。

接下来，通过 `self.forwardCalculation(x)` 将展平后的输出 `x` 输入到线性层 `self.forwardCalculation` 中进行计算。这一步会将隐藏层的输出映射到最终的输出维度。

最后，通过 `x.view(s, b, -1)` 对输出 `x` 进行形状变换，将其从 (seq_len * batch, output_size) 变为 (seq_len, batch, output_size)。这样做是为了恢复每个样本的序列结构。

最后，函数返回处理后的输出 `x`，它表示神经网络模型对输入数据 `_x` 的前向传播结果。

x = x.permute(0, 2, 1) # change back to shape [batch_size, seq_len, input_dim]是什么意思

`x.permute(0, 2, 1)` 表示将 `x` 的维度进行变换，使得原先的第二维变成了第三维，第三维变成了第二维，即将形状为 `[batch_size, input_dim, seq_len]` 的 `x` 变换为形状为 `[batch_size, seq_len, input_dim]` 的 `x`。这是因为在多头注意力机制层中，输入和输出张量的形状必须满足一定的条件，其中第二维表示序列长度（也就是输入的词数或者图像的像素数），第三维表示特征维度。在这个模型中，输入经过多头注意力机制层后的输出形状为 `[seq_len, batch_size, input_dim]`，因此最后需要将第二维和第三维交换，以使输出的形状为 `[batch_size, seq_len, input_dim]`。这样，输出就能够方便地输入到后续的线性层中进行处理。