import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import copy # 定义Embeddings类来实现文本嵌入层，这里s说明代表两个一模一样的嵌入层, 他们共享参数. # 该类继承nn.Module, 这样就有标准层的一些功能, 这里我们也可以理解为一种模式, 我们自己实现的所有层都会这样去写. class Embeddings(nn.Module): def __init__(self, d_model, vocab): """类的初始化函数, 有两个参数, d_model: 指词嵌入的维度, vocab: 指词表的大小.""" # 接着就是使用super的方式指明继承nn.Module的初始化函数, 我们自己实现的所有层都会这样去写. super(Embeddings, self).__init__() # 之后就是调用nn中的预定义层Embedding, 获得一个词嵌入对象self.lut self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model) # 最后就是将d_model传入类中 self.d_model = d_model def forward(self, x): """可以将其理解为该层的前向传播逻辑，所有层中都会有此函数 当传给该类的实例化对象参数时, 自动调用该类函数 参数x: 因为Embedding层是首层, 所以代表输入给模型的文本通过词汇映射后的张量""" # 将x传给self.lut并与根号下self.d_model相乘作为结果返回 # 让 embeddings vector 在增加 之后的 postion encoing 之前相对大一些的操作， # 主要是为了让position encoding 相对的小，这样会让原来的 embedding vector 中的信息在和 position encoding 的信息相加时不至于丢失掉 # 让 embeddings vector 相对大一些 return self.lut(x) * math.sqrt(self.d_model) if __name__ == "__main__": d_model = 512 vocab = 1000 x = torch.LongTensor([[100,2,421,508],[491,998,1,221]]) emb = Embeddings(d_model, vocab) embr = emb(x) print("Embeddings输出形状:", embr.shape) # 应显示 torch.Size([2, 4, 512])

<think>好的，用户这次提供的代码中有一个`Embeddings`类的定义，并且在类定义之后有一个`if __name__ == "__main__":`的测试代码块。不过，用户可能遇到了问题，比如测试代码没有执行，或者参数共享的部分没有正确实现。我需要仔细检查代码结构，看看是否存在语法错误或逻辑问题。 首先，注意到用户提到的“两个一模一样的嵌入层，他们共享参数”。但在当前的代码中，`Embeddings`类内部并没有实现参数共享的机制。用户可能在实例化两个`Embeddings`对象时，希望它们共享参数，但当前的代码并没有做到这一点。通常，参数共享需要手动复制参数，比如使用`load_state_dict`或者直接将`nn.Embedding`层作为参数传入。这里可能需要指导用户如何正确实现参数共享。 接下来，查看代码的结构。发现`if __name__ == "__main__":`块被错误地缩进在了`Embeddings`类的内部。这会导致Python解释器将测试代码视为类的一部分，从而无法执行。这应该是一个常见的缩进错误，用户可能没有注意到这一点，导致测试代码没有运行，进而可能引发其他错误，比如变量未定义或者类未被正确实例化。 然后，检查`Embeddings`类的实现。`__init__`方法中正确调用了`super`，并定义了`self.lut`作为嵌入层，`forward`方法也正确地将嵌入结果乘以了`sqrt(d_model)`。这部分看起来是正确的，符合Transformer模型中对嵌入层的常规处理，即缩放嵌入向量以平衡后续的位置编码。 关于参数共享的问题，用户可能在注释中提到“s说明代表两个一模一样的嵌入层，他们共享参数”，但代码中并没有实现这一点。正确的做法是创建两个`Embeddings`实例，并让它们共享`nn.Embedding`层的参数。例如，可以通过将同一个`nn.Embedding`实例传递给两个不同的`Embeddings`实例，或者在创建第二个实例后复制参数。需要指出用户当前的代码并没有实现参数共享，并提供修改建议。 此外，用户可能在测试代码中使用了`torch.LongTensor`，但在PyTorch较新版本中，推荐使用`torch.tensor`并指定`dtype=torch.long`。不过，当前的写法仍然是有效的，但可以建议更现代的用法。 最后，用户可能没有正确运行测试代码，因为缩进错误导致`if __name__ == "__main__":`块没有被执行。需要指出这一点，并纠正缩进，确保测试代码在类定义之后独立存在。 总结问题：缩进错误导致测试代码未执行，参数共享未正确实现，可能的版本兼容性问题，以及代码结构问题。需要逐一指出并提供修正建议，帮助用户正确运行代码并实现参数共享。</think>你的代码存在缩进错误，导致测试代码被包含在类定义内部。以下是修正后的版本及关键说明： --- ### **代码修正与说明** ```python import torch import torch.nn as nn import math # 嵌入层定义 class Embeddings(nn.Module): def __init__(self, d_model, vocab): super(Embeddings, self).__init__() # 兼容Python2/3的写法 self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model) self.d_model = d_model def forward(self, x): return self.lut(x) * math.sqrt(self.d_model) #━━━━━━━━━━━━━━参数共享实现━━━━━━━━━━━━━━ def main(): # 创建第一个嵌入层实例 embed_layer = Embeddings(512, 1000) # 创建共享参数的第二个嵌入层（两种方式任选） # 方式1: 直接引用同一嵌入矩阵 # shared_embed = embed_layer # 方式2: 深拷贝结构但共享参数 shared_embed = Embeddings(512, 1000) shared_embed.lut.weight = embed_layer.lut.weight # 核心参数绑定 # 验证参数共享 print(id(embed_layer.lut.weight) == id(shared_embed.lut.weight)) # 应输出True #━━━━━━━━━━━━━━测试代码━━━━━━━━━━━━━━ if __name__ == "__main__": # 输入数据生成 x = torch.LongTensor([[100,2,421,508],[491,998,1,221]]) # 实例化嵌入层 emb = Embeddings(d_model=512, vocab=1000) # 前向计算 embeddings_output = emb(x) print("输出维度:", embeddings_output.shape) # torch.Size([2,4,512]) # 运行参数共享演示 main() ``` --- ### **关键修改点说明** 1. **缩进错误修复**： - 原代码中`if __name__ == "__main__":`错误缩进在类内部，导致无法执行测试代码 - 修正后使测试代码成为独立模块 2. **参数共享实现**： - **直接引用**：`shared_embed = embed_layer` 最简单但会完全共享所有参数 - **选择性共享**：通过`shared_embed.lut.weight = embed_layer.lut.weight`仅共享词嵌入矩阵 - **梯度控制**：可用`shared_embed.lut.weight.requires_grad_(False)`冻结共享参数 3. **PyTorch版本优化**： ```python # 更现代的写法（PyTorch>=1.8推荐） x = torch.tensor([[100,2,421,508],[491,998,1,221]], dtype=torch.long) ``` 4. **数学意义说明**： - 缩放操作`math.sqrt(d_model)`平衡了嵌入向量与后续位置编码的量级 - 公式表示：$$ \text{EmbeddingOutput} = \text{Lookup}(x) \times \sqrt{d_{\text{model}}} $$ --- ### **执行验证** 运行修正后的代码应得到以下输出： ``` 输出维度: torch.Size([2, 4, 512]) True ``` 第一个输出确认嵌入层正常工作，第二个`True`验证参数共享成功。 如果仍需深度共享整个层的参数，可以通过`load_state_dict`实现： ```python shared_embed.load_state_dict(embed_layer.state_dict()) ```