import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6); attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10)) show_heatmaps(attention_weights, xlabel=’Keys’, ylabel=’Queries’)

时间: 2024-04-19 20:25:04 浏览: 299
这段代码调用了之前定义的`show_heatmaps`函数,并传入了一个注意力权重矩阵作为参数。注意力权重矩阵是一个10x10的单位矩阵,表示了一个查询和键之间的关注程度。 在这段代码中,我们首先创建了一个10x10的单位矩阵作为注意力权重。然后,我们调用了`show_heatmaps`函数,并将注意力权重矩阵作为参数传递给它。同时,我们还指定了x轴和y轴上的标签为"Keys"和"Queries"。 `show_heatmaps`函数会将注意力权重矩阵可视化为一个热图,并在图像中显示x轴和y轴上的标签。由于我们没有提供任何标题,所以图像中不会显示标题。 如果你运行这段代码,你将看到一个显示了注意力权重矩阵的热图,其中x轴和y轴上分别标有"Keys"和"Queries"。 希望对你有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。
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import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)'])这段代码为什么在pycharm中运行不出来图形

这段代码在 PyCharm 中无法显示图形的原因可能是因为缺少了 `plt.show()` 的调用。在 PyCharm 中,需要手动调用 `plt.show()` 来显示图形窗口。你可以在代码的最后添加 `plt.show()` 来尝试解决该问题。修改后的代码如下所示: ```python import numpy as np from matplotlib_inline import backend_inline from d2l import torch as d2l def f(x): return 3*x**2-4*x def numerical_lim(f,x,h): return(f(x+h)-f(x))/h def use_svg_display(): #@save backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5,2.5)): #@save use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize #@save def set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim,ylim,xscale,yscale,legend): axes.set_xlabel(xlabel) axes.set_ylabel(ylabel) axes.set_xscale(xscale) axes.set_yscale(yscale) axes.set_xlim(xlim) axes.set_ylim(ylim) if legend: axes.legend(legend) axes.grid() #@save def plot(X,Y=None,xlabel=None,ylabel=None,legend=None,xlim=None,ylim=None,xscale='linear',yscale='linear', fmts=('-','m--','g-.','r:'),figsize=(3.5,2.5),axes=None): if legend is None: legend = [] set_figsize(figsize) axes = axes if axes else d2l.plt.gca() def has_one_axis(X): return (hasattr(X,"ndim")and X.ndim == 1 or isinstance(X,list) and not hasattr(X[0],"__len__")) if has_one_axis(X): X = [X] if Y is None: X,Y = [[]]*len(X),X if has_one_axis(Y): Y = [Y] if len(X) != len(Y): X = X*len(Y) axes.cla() for x,y,fmt in zip(X,Y,fmts): if len(x): axes.plot(x,y,fmt) else: axes.plot(y,fmt) set_axes(axes,xlabel,ylabel,xlim ,ylim,xscale,yscale,legend) x = np.arange(0,3,0.1) plot(x,[f(x),2*x-3],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangent line(x=1)']) d2l.plt.show() ``` 请注意,`import matplotlib.pyplot as plt` 语句和 `plt.show()` 的调用被添加到了代码中。运行修改后的代码,你应该能够在 PyCharm 中看到图形窗口显示出来。
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