公司没有销售网站怎么做业务,vi设计找哪家公司,网页设计的背景与意义,一级a做爰片视频网站使用pytorch定义自己的模型是继承nn.Module实现的。在__init__方法中定义需要初始化的参数#xff0c;一般把网络中具有可学习参数的层放在这里定义。forward方法实现模型的功能#xff0c;实现各个层之间的连接关系的核心。backward函数就会被自动实现(利用Autograd)。
cla…使用pytorch定义自己的模型是继承nn.Module实现的。在__init__方法中定义需要初始化的参数一般把网络中具有可学习参数的层放在这里定义。forward方法实现模型的功能实现各个层之间的连接关系的核心。backward函数就会被自动实现(利用Autograd)。
class WordAveragingModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size: int, embed_dim: int, embed_dropout: float 0.25,pad_idx: int Vocabulary.pad_idx):......def forward(self, input_ids: torch.LongTensor, attention_mask: torch.LongTensor) - Output:......模型实例化 word_avg WordAveragingModel(len(vocab), embed_dimEMBED_DIM, embed_dropoutDROPOUT) 这里传入的参数类型、个数是由构造函数定义的。 模型前向计算 tokenized {“input_ids”:xxxxxxxxxxxxxx,“attention_mask”:hhhhhhhhhhhh} yword_avg(**tokenized) 参数tokenized包含的参数名称、类型是由forward方法定义的。 因为在Python中只要定义类型的时候实现__call__函数这个类型就成为可调用的。 换句话说我们可以把这个类型的对象当作函数来使用。nn.Module的__call__自动调用了forward方法。 再说tokenized肯定来自于数据集是一次批处理的数据。
