请问这句话什么意思self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)

时间: 2024-02-09 08:07:46 浏览: 240
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zhiluanbianhuan.rar_Multiple Embedding _Multiple watermark_多重数字水

这句话的意思是在当前类的初始化方法中，创建一个名为"embedding"的属性，并将其赋值为一个大小为vocab_size x embed_size的nn.Embedding对象。Embedding层是深度学习中常用的一种层，用于将离散的词语或符号（如单词、字母等）映射到实数向量空间中的连续向量表示，以便于神经网络对文本数据进行处理。具体来说，这个Embedding层的输入是一个整数序列（代表词语或符号的索引），输出是由对应的实数向量组成的矩阵，在模型训练过程中，这些实数向量会不断被调整以最小化损失函数，以达到更好的文本表示效果。
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LLE.zip_LLE in matlab_MRI_embedding_lle_lle matlab

这是我从网上下载到的Locally Linear Embedding(LLE)的Matlab代码，希望对研究Manifold Leanring的同事有所帮助。

class QABasedOnAttentionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, topk): super(QABasedOnAttentionModel, self).__init__() self.topk = topk self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size) self.encoder = nn.GRU(embed_size, hidden_size, batch_first=True) self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

vocab_size是词汇表的大小，embed_size是嵌入层的维度，hidden_size是GRU隐藏状态的维度，topk是解码时保留的前k个最高概率的标记。 在前向传播过程中，首先将输入的问题和答案序列通过嵌入层进行词嵌入，...

class CNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, embed_drop: float): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=embed_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def forward(self, x, *args): x = self.embedding(x) x = self.embed_dropout(x) x = x.transpose(1, 2) x = self.conv(x).transpose(1, 2).relu() x = self.linear(x) probs = torch.matmul(x, self.embedding.weight.t()) return probs

1. nn.Embedding：嵌入层，用于将输入的词索引转换为词向量表示。 2. nn.Conv1d：一维卷积层，用于提取输入序列中的特征。 3. nn.Dropout：用于在训练时对嵌入层的输出进行随机失活，以减少过拟合。 4. nn...

def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes)

3. 初始化一个LSTM层，其中输入维度为config.embed，隐藏状态维度为config.hidden_size，层数为config.num_layers，双向LSTM，batch_first设置为True，dropout为config.dropout。 4. 初始化一个全连接层，将LSTM输出...

class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out

这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现，模型的输入是一个由文本数据构成的批次（batch），输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中，首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层，用于将每个词汇...

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

该模型的输入是一个词汇表大小为 vocab_size，最大序列长度为 max_seq_len 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 embed_dim。模型使用了 n_layer 层 TransformerEncoderLayer，每个 Encoder...

self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1)

这行代码是用来定义一个embedding层的，其中config.n_vocab表示词表的大小，config.embed表示每个单词的embedding维度，padding_idx表示填充符的索引，一般情况下都是把填充符的索引设为词表的最后一个索引。...

def model(self): # 词向量映射 with tf.name_scope("embedding"): input_x = tf.split(self.input_x, self.num_sentences, axis=1) # shape:[None,self.num_sentences,self.sequence_length/num_sentences] input_x = tf.stack(input_x, axis=1) embedding = tf.get_variable("embedding", [self.vocab_size, self.embedding_dim]) # [None,num_sentences,sentence_length,embed_size] embedding_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_x) # [batch_size*num_sentences,sentence_length,embed_size] sentence_len = int(self.seq_length / self.num_sentences) embedding_inputs_reshaped = tf.reshape(embedding_inputs,shape=[-1, sentence_len, self.embedding_dim])

这段代码是一个模型中的一部分，用于进行词向量映射。首先，将输入的句子进行分割，得到每个句子的词语序列。然后，通过embedding_lookup函数将词语序列转换为词向量。接着，将词向量进行reshape操作，将其变为三维...

帮我看一些这段代码有什么问题：class EncoderDecoder(nn.Module): def init(self,encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator): #encoder:代表编码器对象 #decoder:代表解码器对象 #source_embed:代表源数据的嵌入 #target_embed:代表目标数据的嵌入 #generator:代表输出部分类别生成器对象 super(EncoderDecoder,self).init() self.encoder=encoder self.decoder=decoder self.src_embed=source_embed self.tgt_embed=target_embed self.generator=generator def forward(self,source,target,source_mask,target_mask): #source:代表源数据 #target:代表目标数据 #source_mask:代表源数据的掩码张量 #target_mask:代表目标数据的掩码张量 return self.decode(self.encode(source,source_mask),source_mask, target,target_mask) def encode(self,source,source_mask): return self.encoder(self.src_embed(source),source_mask) def decode(self,memory,source_mask,target,target_mask): #memory:代表经历编码器编码后的输出张量 return self.decoder(self.tgt_embed(target),memory,source_mask,target) vocab_size=1000 d_model=512 encoder=en decoder=de source_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) target_embed=nn.Embedding(vocab_size,d_model) generator=gen source=target=Variable(torch.LongTensor([[100,2,421,500],[491,998,1,221]])) source_mask=target_mask=Variable(torch.zeros(8,4,4)) ed=EncoderDecoder(encoder,decoder,source_embed,target_embed,generator ) ed_result=ed(source,target,source_mask,target_mask) print(ed_result) print(ed_result.shape)

source_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model) target_embed = nn.Embedding(vocab_size, d_model) generator = gen source = target = torch.LongTensor([[100, 2, 421, 500], [491, 998, 1, 221]]) source_...

class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge)

self.source = nn.Embedding(len(vocab.src), embed_size, padding_idx=src_pad_token_idx) self.target = nn.Embedding(len(vocab.tgt), embed_size, padding_idx=tgt_pad_token_idx) 该类的目标是初始化两...

完善代码，并给出详细解释class ModelEmbeddings(nn.Module): def __init__(self, embed_size, vocab): """ 参数: embed_size (int): Embedding size (dimensionality) 参数: vocab (Vocab): Vocabulary object containing src and tgt languages See vocab.py for documentation. """ super(ModelEmbeddings, self).__init__() self.embed_size = embed_size # default values self.source = None self.target = None src_pad_token_idx = vocab.src[''] tgt_pad_token_idx = vocab.tgt[''] """ add your code here --- 2 目标: 初始化下面的两个参数: self.source (Embedding Layer for source language) self.target (Embedding Layer for target langauge) 提示: 1. vocab object 包含两个 vocabulary vocab.src for source vocab.tgt for target

self.source = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.src), embedding_dim=embed_size, padding_idx=src_pad_token_idx) self.target = nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab.tgt), embedding_dim=embed_...

def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices

question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 answer_embed = self.embedding(input_answer) answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练 # 其他代码... 通过将question_embed和...

self.embedding_ngram2 = nn.Embedding(config.n_gram_vocab, config.embed)

这个属性是一个使用 PyTorch 的 nn.Embedding 类实例化的对象。 nn.Embedding 是 PyTorch 中的一个内置类，用于将离散的符号或词语映射到低维稠密向量空间，通常用于自然语言处理任务中。在这里，config.n_...

from keras import layers, optimizers, Model # adjustable parameter that control the dimension of the word vectors embed_size = 100 input_center = layers.Input((1,)) input_context = layers.Input((1,)) embedding = layers.Embedding(vocab_size, embed_size, input_length=1, name='embed_in') center = embedding(input_center) # shape [seq_len, # features (1), embed_size] context = embedding(input_context) center = layers.Reshape((embed_size,))(center) context = layers.Reshape((embed_size,))(context) dot_product = layers.dot([center, context], axes=1) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dot_product) model = Model(inputs=[input_center, input_context], outputs=output) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.01)) model.summary()

这个代码是在导入 Keras 中的 layers、optimizers 和 Model 模块。Keras 是一个高层神经网络库，它可以帮助你快速构建并训练深度学习模型。 layers 模块包含了常用的神经网络层，例如全连接层、卷积层、循环层等。...

nn.Embedding(config.n_gram_vocab, config.embed)函数作用

nn.Embedding(config.n_gram_vocab, config.embed) 是一个用于创建词嵌入（word embedding）层的函数。这个函数使用了 PyTorch 的 nn.Embedding 类，用于将离散的符号或词语映射到低维稠密向量空间。 具体来说...

# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, ...
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