Java移动开发框架TGT_Mobile研究

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下载需积分: 10 | ZIP格式 | 15.18MB | 更新于2025-01-01 | 54 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"TGT_Mobile 是一个以Java语言开发的移动应用项目。在移动应用开发领域，Java是一种广泛使用的编程语言，尤其在安卓（Android）开发中占据核心地位。Java提供了跨平台的能力，使得基于Java编写的程序能够在支持Java的任何设备上运行，这一点对于移动应用开发者来说至关重要。 对于TGT_Mobile项目，我们可以推测其是一个安卓应用开发项目，因为通常情况下，使用Java标签的移动项目多指安卓应用。安卓应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）和Android Studio这一集成开发环境（IDE）。开发者会利用Java或Kotlin语言编写代码，并通过Android SDK提供的API接口与安卓系统的各种功能进行交互。 在一个安卓项目中，可能会包含以下文件类型和组件： 1. Java源代码文件（.java）：包含应用逻辑和数据处理的部分。 2. XML布局文件（.xml）：定义应用的用户界面布局。 3. AndroidManifest.xml：描述应用的配置信息，包括应用的权限、活动（Activity）声明等。 4. 资源文件（如图片、音频、视频等）：存放在res目录下，用于提供应用所需资源。 5. 依赖库（build.gradle）：通过Gradle构建工具管理项目依赖关系，包括第三方库的引入。 对于一个具体的项目，如TGT_Mobile，它可能涉及到特定的功能实现。例如，它可能是一个电子商务应用，提供商品浏览、购物车管理、订单处理等功能；或者它可能是一个定制的企业级应用，如员工管理系统等。项目的核心功能和架构设计将由需求分析和系统设计阶段决定，并通过编码阶段逐步实现。 作为项目名称，TGT_Mobile很可能是一个缩写或代号。它可能代表了项目的名称、公司名称、项目目标或其它任何与项目相关的信息。不过，没有具体的上下文信息，我们无法确定确切含义。 在项目文件名称列表中出现的"TGT_Mobile-master"表明这是项目的主分支或主要版本。通常，在版本控制系统中，master分支代表项目的稳定版本，是开发完成并且经过测试的代码。这个命名习惯源于Git版本控制系统，它在软件开发中被广泛使用，用于项目的版本管理。 为了更好地理解TGT_Mobile项目，开发者需要查看项目的具体文件和代码。通过分析项目结构、阅读源代码、查看XML布局文件以及理解项目的业务逻辑，开发者能够深入了解该项目的细节和实现方式。 综上所述，TGT_Mobile作为一个使用Java语言开发的移动应用项目，很可能是一个安卓应用。它涉及到了安卓应用开发中的常见组件和文件类型，并且可能包含特定的业务功能。了解这些基本知识点有助于开发者对TGT_Mobile项目进行深入研究和技术分析。"

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解释代码： def loss(self, net_embed, tgt_index, binary_mask): """ Arguments: net_embed N x TF x D tgt_embed N x T x F binary_mask N x T x F """ if tgt_index.shape != binary_mask.shape: raise ValueError("Dimension mismatch {} vs {}".format( tgt_index.shape, binary_mask.shape)) if th.max(tgt_index) != self.num_spks - 1: warnings.warn( "Maybe something wrong with target embeddings computing") if tgt_index.dim() == 2: tgt_index = th.unsqueeze(tgt_index, 0) binary_mask = th.unsqueeze(binary_mask, 0) N, T, F = tgt_index.shape # shape binary_mask: N x TF x 1 binary_mask = binary_mask.view(N, T * F, 1) # encode one-hot tgt_embed = th.zeros([N, T * F, self.num_spks], device=device) tgt_embed.scatter_(2, tgt_index.view(N, T * F, 1), 1) # net_embed: N x TF x D # tgt_embed: N x TF x S net_embed = net_embed * binary_mask tgt_embed = tgt_embed * binary_mask loss = l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), net_embed)) + \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(tgt_embed, 1, 2), tgt_embed)) - \ l2_loss(th.bmm(th.transpose(net_embed, 1, 2), tgt_embed)) * 2 return loss / th.sum(binary_mask)

首先，代码会检查tgt_index和binary_mask的形状是否一致，如果不一致就会抛出异常。然后，代码会检查tgt_index中最大的值是否等于self.num_spks - 1，如果不等于就会发出警告。最后，如果tgt_index的维度为2，代码会...
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src_vocab，tgt_vocab的含义

src_vocab和tgt_vocab分别是源语言词汇表和目标语言词汇表的缩写。 src_vocab是指源语言词汇表，它包含了源语言中所有可能出现的词汇。在自然语言处理任务中，通常将源语言文本作为输入，例如机器翻译任务中的原文...
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from torch.utils import data def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600): """返回翻译数据集的迭代器和词表""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines num_lines = min(num_examples, len(raw_text.split('\n'))) text = raw_text.split('\n')[:num_lines] src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_vocab('cmn-eng') src_iter= d2l.build_data_iter(text, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, src_vocab, tgt_vocab train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8) for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter: print('X:', X.type(torch.int32)) print('X的有效长度:', X_valid_len) print('Y:', Y.type(torch.int32)) print('Y的有效长度:', Y_valid_len) break 报这个错误ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)

src_iter, tgt_iter = d2l.build_data_iter(lines, src_vocab, tgt_vocab, batch_size, num_steps) return src_iter, tgt_iter, src_vocab, tgt_vocab ``` 这样修改后，你的代码就可以正确运行了。
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class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

其中，`tgt_emb`是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；`pos_emb`是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；`layers`是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。 2. `...
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the following arguments are required: -data/--data, -save_data/--save_data, -src_vocab/--src_vocab, -tgt_vocab/--tgt_vocab

-tgt_vocab/--tgt_vocab: This argument specifies the location of the target language vocabulary file. The vocabulary contains all the words in the target language that the model will be able to use. ...
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def translate(model, src, data_loader, config): src_vocab = data_loader.de_vocab tgt_vocab = data_loader.en_vocab src_tokenizer = data_loader.tokenizer['de'] model.eval() tokens = [src_vocab.stoi[tok] for tok in src_tokenizer(src)] # 构造一个样本 num_tokens = len(tokens) src = (torch.LongTensor(tokens).reshape(num_tokens, 1)) # 将src_len 作为第一个维度 with torch.no_grad(): tgt_tokens = greedy_decode(model, src, max_len=num_tokens + 5, start_symbol=data_loader.BOS_IDX, config=config, data_loader=data_loader).flatten() # 解码的预测结果 return " ".join([tgt_vocab.itos[tok] for tok in tgt_tokens]).replace("<bos>", "").replace("<eos>", "")

首先，从数据加载器中获取源语言词表（src_vocab）、目标语言词表（tgt_vocab）和源语言分词器（src_tokenizer）。然后，将源语言句子分词，将每个单词转化为其在词表中的索引，构成token序列tokens。 接下来，将...
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class MSMDAERNet(nn.Module): def init(self, pretrained=False, number_of_source=15, number_of_category=4): super(MSMDAERNet, self).init() self.sharedNet = pretrained_CFE(pretrained=pretrained) # for i in range(1, number_of_source): # exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') # exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') for i in range(number_of_source): exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') def forward(self, data_src, number_of_source, data_tgt=0, label_src=0, mark=0): ''' description: take one source data and the target data in every forward operation. the mmd loss is calculated between the source data and the target data (both after the DSFE) the discrepency loss is calculated between all the classifiers' results (test on the target data) the cls loss is calculated between the ground truth label and the prediction of the mark-th classifier 之所以target data每一条线都要过一遍是因为要计算discrepency loss, mmd和cls都只要mark-th那条线就行 param {type}: mark: int, the order of the current source data_src: take one source data each time number_of_source: int label_Src: corresponding label data_tgt: target data return {type} ''' mmd_loss = 0 disc_loss = 0 data_tgt_DSFE = [] if self.training == True: # common feature extractor data_src_CFE = self.sharedNet(data_src) data_tgt_CFE = self.sharedNet(data_tgt) # Each domian specific feature extractor # to extract the domain specific feature of target data for i in range(number_of_source): DSFE_name = 'self.DSFE' + str(i) data_tgt_DSFE_i = eval(DSFE_name)(data_tgt_CFE) data_tgt_DSFE.append(data_tgt_DSFE_i) # Use the specific feature extractor # to extract the source data, and calculate the mmd loss DSFE_name = 'self.DSFE' + str(mark) data_src_DSFE = eval(DSFE_name)(data_src_CFE) # mmd_loss += utils.mmd(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) mmd_loss += utils.mmd_linear(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) # discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) )) # domain specific classifier and cls_loss DSC_name = 'self.cls_fc_DSC' + str(mark) pred_src = eval(DSC_name)(data_src_DSFE) cls_loss = F.nll_loss(F.log_softmax( pred_src, dim=1), label_src.squeeze()) return cls_loss, mmd_loss, disc_loss中data_tgt_DSFE的长度

data_tgt_DSFE 的长度是 number_of_source，也就是目标数据经过每个领域特定特征提取器后得到的特征向量的个数。在 forward 函数中，for 循环会遍历所有的领域特定特征提取器，将目标数据经过每个领域特定特征提取器...
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