self.embeddings什么意思

时间: 2024-05-28 14:13:12 浏览: 182
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Structured-Self-Attentive-Sentence-Embedding:结构化自注意句子嵌入的TensorFlow实现

`self.embeddings` 是在 PyTorch 中用于保存模型中的嵌入层的变量。嵌入层是一种常用于自然语言处理任务的神经网络层，它将离散的词汇或符号表示为连续的向量空间中的向量。这种表示方式可以更好地捕捉词汇之间的语义关系，有利于实现各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。在模型的前向传递过程中，输入数据会先通过嵌入层进行编码，然后再输入到后续的神经网络层中进行处理。 `self.embeddings` 变量包含了嵌入层所需的权重参数，也就是词汇表中每个词对应的向量表示。
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use_one_hot_embeddings=False ) # 加载词向量 self.embedded = model.get_sequence_output() self.model_inputs = tf.nn.dropout( self.embedded, self.dropout ) ### bert 优化器 self.train_op = ...
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1. [2013,TR]Associative embeddings for large-scale knowledge transfer with self-assessment.pdf：这篇论文可能探讨的是关联嵌入（associative embeddings）如何用于大规模知识迁移。关联嵌入是一种表示方法，...

class CBOW(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embd_size, context_size, hidden_size): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embd_size) self.linear1 = nn.Linear(2*context_size*embd_size, hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size) def forward(self, inputs): embedded = self.embeddings(inputs).view((1, -1)) hid = F.relu(self.linear1(embedded)) out = self.linear2(hid) log_probs = F.log_softmax(out, dim = 1) return log_probs def extract(self, inputs): embeds = self.embeddings(inputs) return embeds这段代码什么意思

这段代码定义了一个 CBOW 模型的网络结构，其中： - vocab_size 是词汇表的大小。 - embd_size 是词向量的维度。 - context_size 是上下文窗口的大小。 - hidden_size 是隐藏层的大小。...

emb = self.sess.run( self.embeddings feed_dict={self.images_placeholder: images, self.phase_train_placeholder: False} )

这段代码是使用 TensorFlow 的 Session 运行一个名为 embeddings 的 tensor，并将 images 和 phase_train_placeholder 的值作为输入传递给该 tensor。这个 tensor 可能是一个图像嵌入向量，它将图像转换为一个...

def forward(self, inputs): embeds = sum(self.embeddings(inputs)).view(1,-1) out = self.linear1(embeds) out = self.activation_function1(out) out = self.linear2(out) out = self.activation_function2(out) return out

首先，输入单词索引通过self.embeddings进行词向量的查找，得到一个嵌入矩阵embeds。这里使用了sum函数将上下文单词的词向量进行求和，得到一个综合的表示。然后，通过view函数将得到的嵌入矩阵reshape为一个大小为...

在pytorch中，self.c = nn.Embeddings(1047,128)，那么这个self.c会存储什么结果

在pytorch中，self.c = nn.Embedding(1047,128)表示创建了一个大小为1047的嵌入矩阵，每个嵌入向量的维数为128维。self.c会存储这个嵌入矩阵的参数，该参数将用于模型的训练过程中。具体来说，当模型输入一个大小为...

class CBOW(torch.nn.Module): def __init__(self, word_size, embedding_dim): super(CBOW, self).__init__() self.embeddings = nn.Embedding(word_size, embedding_dim) self.linear1 = nn.Linear(embedding_dim, 128) self.activation_function1 = nn.ReLU() self.linear2 = nn.Linear(128, word_size) self.activation_function2 = nn.LogSoftmax(dim = -1)

在模型的初始化过程中，首先创建了一个Embedding层self.embeddings，它将输入的单词索引映射为词向量。Embedding层的大小为(word_size, embedding_dim)，其中word_size是词汇表的大小，embedding_dim是词向量的维度...

process_dict=None self.edge_index_sets = edge_index_sets self.embed_dim = dim self.node_num = node_num sensor_f = 0 embedding_modules = [] for process in process_dict: sensor_i = sensor_f n_processes = process_dict.get(process) sensor_f += n_processes embedding_modules.append(nn.Embedding(sensor_f - sensor_i, self.embed_dim)) self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules)

12. self.embeddings = nn.ModuleList(embedding_modules) 这里将embedding_modules列表转换为nn.ModuleList类型，并将其赋值给类的embeddings属性。 以上就是这段代码的解释。它的功能是根据传感器类型和...

def get_word_emdedding(self, word): word = torch.tensor([word_to_ix[word]]) return self.embeddings(word).view(1,-1)

这是一个函数，它接受一个单词作为输入，并返回该单词的嵌入表示。首先，它将单词转换为对应的索引，然后使用这个索引作为...在这个函数中，self.embeddings 是一个嵌入层，word_to_ix 是一个将单词映射到索引的字典。

self.embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=embedding_model_dict["text2vec"], model_kwargs={'device': "cuda"})

这段代码中，您正在创建一个HuggingFaceEmbeddings对象，并将其存储在self.embeddings中。该对象的构造函数需要两个参数：model_name和model_kwargs。model_name指定要使用的嵌入模型的名称，model_...

def call(self, x): batch_size, _, _ = x.shape x = self.embeddings(x) # similar to embedding, expand feature dimensions to embedding_size m x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) h_matrix = tf.zeros([batch_size, self.embedding_size, self.obs_len]) for i in tf.range(self.embedding_size): m = tf.reshape(x[:, i, :], shape=[batch_size, 1, -1]) h_m = self.lstm(m)[:, -1, :] for j in tf.range(batch_size): # update h_matrix h_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(h_matrix, [[j, i]], tf.reshape(h_m[j], shape=[1, -1])

在这个模型中，输入x经过嵌入层(embeddings)进行特征转换，并且通过转置操作将特征维度与时间步维度进行交换。然后，一个全零的矩阵h_matrix被初始化，用于存储每个时间步中的隐藏状态。 接下来，通过循环遍历嵌入...

def __init__(self, num_entities, num_relations, embedding_dim, margin): super(TransC, self).__init__() self.entity_embeddings = nn.Embedding(num_entities, embedding_dim) self.relation_embeddings = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim) self.projection_matrices = nn.Embedding(num_relations, embedding_dim * embedding_dim) self.margin = margin

这是一个使用Pytorch实现的TransC模型的初始化函数。TransC是一种基于知识图谱的实体关系抽取模型，它的核心思想是利用嵌入空间中的投影来描述实体和关系之间的关系。具体来说，它通过将实体和关系投影到不同的空间...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。同时，需要在类中定义 init_hidden 方法来初始化 ...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型，采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 (batch_size, sequence_length) 的整数张量 inputs，表示分词器需要对其中的文本进行分词，其中 batch_size 表示...

def forward(self, sentence, length): embeds = self.word_embeddings(sentence) x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1) lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden) # 实验二：使用平均池化 y = self.hidden2label(lstm_out[-1]) y = F.softmax(y, dim=-1) return y将单输出改成平均池化输出

embeds = self.word_embeddings(sentence) x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1) lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden) # 实验二：使用平均池化 avg_pool = torch.mean(lstm_out...

class MLPs(nn.Module): def __init__(self, W_sizes_ope, hidden_size_ope, out_size_ope, num_head, dropout): super(MLPs, self).__init__() self.in_sizes_ope = W_sizes_ope self.hidden_size_ope = hidden_size_ope self.out_size_ope = out_size_ope self.num_head = num_head self.dropout = dropout self.gnn_layers = nn.ModuleList() for i in range(len(self.in_sizes_ope)): self.gnn_layers.append(MLPsim(self.in_sizes_ope[i],self.out_size_ope, self.hidden_size_ope, self.num_head, self.dropout, self.dropout)) self.project = nn.Sequential( nn.ELU(), nn.Linear(self.out_size_ope * len(self.in_sizes_ope), self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.hidden_size_ope), nn.ELU(), nn.Linear(self.hidden_size_ope, self.out_size_ope), ) def forward(self, ope_ma_adj_batch, ope_pre_adj_batch, ope_sub_adj_batch, batch_idxes, feats): h = (feats[1], feats[0], feats[0], feats[0]) self_adj = torch.eye(feats[0].size(-2),dtype=torch.int64).unsqueeze(0).expand_as(ope_pre_adj_batch[batch_idxes]) adj = (ope_ma_adj_batch[batch_idxes], ope_pre_adj_batch[batch_idxes], ope_sub_adj_batch[batch_idxes], self_adj) MLP_embeddings = [] for i in range(len(adj)): MLP_embeddings.append(self.gnn_layers[i](h[i], adj[i])) MLP_embedding_in = torch.cat(MLP_embeddings, dim=-1) mu_ij_prime = self.project(MLP_embedding_in) return mu_ij_prime

这是一个 PyTorch 中的神经网络模型 MLPs 的定义。它包含了两个主要的部分：gnn_...然后将 MLP_embeddings 沿着最后一个维度进行拼接，并将拼接后的结果输入到 project 中进行后续处理，得到最终的输出 mu_ij_prime。

self.position_embeddings = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.n_patches+1, embed_size))

这段代码定义了一个名为position_embeddings的可学习参数，它的形状为(1, self.n_patches+1, embed_size)，其中self.n_patches表示输入图像被分成的patch数，embed_size表示每个patch被嵌入后的向量维度。...

def forward(self): # h是物品id嵌入的权重 h = self.item_id_embedding.weight # 将两个张量（tensor）按指定维度拼接在一起 # 按行把两个嵌入权重拼接到一起 ego_embeddings = torch.cat((self.user_embedding.weight, self.item_id_embedding.weight), dim=0) # 将其变成list all_embeddings = [ego_embeddings] for i in range(self.n_layers): # self.norm_adj拉普拉斯矩阵,返回的是稀疏张量:坐标,值,size # L*W ego_embeddings = torch.sparse.mm(self.norm_adj, ego_embeddings) # all_embeddings是所有层的嵌入 all_embeddings += [ego_embeddings] # outputs = torch.stack(inputs, dim=?) → Tensor # 沿着一个新的维度对all_embeddings进行连接,inputs : 待连接的张量序列,python的序列数据只有list和tuple all_embeddings = torch.stack(all_embeddings, dim=1) all_embeddings = all_embeddings.mean(dim=1, keepdim=False) u_g_embeddings, i_g_embeddings = torch.split(all_embeddings, [self.n_users, self.n_items], dim=0) return u_g_embeddings, i_g_embeddings + h解释每一句话的含义

其中，self.user_embedding 是用户id的嵌入权重，self.item_id_embedding 是物品id的嵌入权重，self.n_layers 是图卷积网络的层数，self.norm_adj 是规范化的拉普拉斯矩阵。torch.sparse.mm 是稀疏矩阵相乘的函数，...

def forward(self,x,t): for idx,embedding_layer in enumerate(self.step_embeddings): t_embedding = embedding_layer(t) x = self.linears[2*idx](x) x += t_embedding x = self.linears[2*idx+1](x) x = self.linears[-1](x) return x代码分析

1. 遍历嵌入层列表 self.step_embeddings，对每个嵌入层进行如下计算： - 使用当前时间步 t 作为输入，从嵌入层中获取对应的时间步嵌入向量 t_embedding。 2. 遍历线性层列表 self.linears，对每个线性层...

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