class my_LSTM(torch.nn.Module): def init(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).init() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

时间: 2024-03-14 22:48:44 浏览: 139

这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入input传递给LSTM层，然后将最后一个时间步的输出返回作为最终输出。这个模型没有使用双向LSTM，因此它是一个单向LSTM模型。

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` 表示批次大小，`sequence_length` 表示序列长度。此外，还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`，其中每个元素表示对应文本是否为填充，即 `1` 表示不是填充，`0` 表示是填充。模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量，其中每个元素表示对应位置是否需要分词，即 `1` 表示需要分词，`0` 表示不需要分词。在模型的构造函数中，首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入序列的上下文信息。最后，定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数，用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中，首先将输入文本转换为词向量，然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息，再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率，并与 `mask` 做点乘，得到最终的输出。

class LSTM(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().init() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

这些代码是一个 PyTorch 模型的实现，该模型是一个基于 LSTM 的序列预测模型。具体解释如下： - `class LSTM(nn.Module):` 定义了一个 LSTM 模型类，继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。 - `def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size):` 定义了模型的构造函数，接收五个参数：输入特征维度 `input_size`、隐藏层特征维度 `hidden_size`、LSTM 层数 `num_layers`、输出特征维度 `output_size`、batch 大小 `batch_size`。 - `super().__init__():` 调用父类的构造函数，初始化模型的基本属性。 - `self.input_size = input_size`、`self.hidden_size = hidden_size`、`self.num_layers = num_layers`、`self.output_size = output_size`、`self.batch_size = batch_size` 分别初始化模型的输入特征维度、隐藏层特征维度、LSTM 层数、输出特征维度和 batch 大小等属性。 - `self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)` 定义了一个 LSTM 层，接收四个参数：输入特征维度，隐藏层特征维度，LSTM 层数和 batch_first 的值为 True，表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, seq_len, input_size)。 - `self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)` 定义了一个全连接层，用于将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。 - `def forward(self, input_seq):` 定义了模型的前向传播函数，接收一个参数 `input_seq`，表示输入的序列数据。 - `batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1]` 解析输入数据的 batch 大小和序列长度。 - `h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 和 `c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 初始化 LSTM 层的初始隐藏状态和细胞状态，使用随机生成的张量，并将它们移动到指定的设备上。 - `output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0))` 将输入序列和初始状态输入到 LSTM 层中，得到 LSTM 层的输出和最后一个时间步的隐藏状态。 - `pred = self.linear(output)` 将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。 - `pred = pred[:, -1, :]` 取最后一个时间步的输出特征作为预测结果。总的来说，这段代码实现了一个基于 LSTM 的序列预测模型，可以用于对时序数据进行预测。

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def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

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