self.embedding : Embedding layer

在这个forward函数中，首先将输入test_input通过embedding层进行编码得到enc_output。然后通过遍历encoders列表，将enc_output输入到每个encoder层中进行编码。最后，取出enc_output中的第一个位置的token（class_token_embed）作为输出。

这段代码定义了一个基于LSTM（长短期记忆网络）的简单语言模型，它是一个PyTorch神经网络模型类。接下来我们逐行解析这个代码： ### 类定义与初始化方法 ```python class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(LSTMModel, self).__init__() ``` 这部分内容声明了一个名为 `LSTMModel` 的新类，并继承了 PyTorch 库中的基础模块 `nn.Module`。在构造函数 (`__init__`) 中需要传入三个参数： - **vocab_size**：词汇表大小，表示有多少个不同的单词可以被识别。 - **embedding_dim**：嵌入层维度，即将每个单词转换成向量时所使用的特征数量。 - **hidden_dim**：隐藏状态的维度，这是指LSTM单元内部的工作空间大小。 紧接着调用父类 `nn.Module` 的构造函数来进行一些必要的初始化工作。 #### 层定义 ```python self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size) ``` 在这三行中分别实例化了三种不同类型的层对象作为属性保存下来： 1. **Embedding Layer**: 将离散形式的文字编号映射为连续数值域内的低维稠密向量表达式；其作用类似于将整数ID转化为实值分布表示法的过程。 2. **LSTM Layer**: 实现循环神经元结构的核心组件之一，具备优秀的长期依赖捕捉能力，在时间序列预测任务中有广泛应用；这里的配置选项`batch_first=True`意味着输入张量的第一个维度应当代表批量尺寸(batch size)，即形状应为 `(N, L, D)` 其中 N 是批次数目、L 是序列长度而D 则指的是输入通道数目。 3. **Fully Connected Layer (FC)** : 最后一层全连接线性变换用来输出最终结果; 这里从隐含状态的空间再次投影回原问题领域的可能性范围之内 —— 对应回到我们的词典规模级别上去。 ### Forward Pass 方法实现 ```python def forward(self, x): x = self.embedding(x) output, (hidden, cell) = self.lstm(x) x = self.fc(output) return x ``` 此部分描述了前向传播过程的具体步骤: - 输入变量x通常是一组经过预处理后的文本数据序列表达式的张量格式，默认情况下它们会被视为一串正整数索引构成的一系列符号编码而非具体的分布式表示。 - 首先会穿过`embedding layer`, 把这批稀疏化的类别型标签变换成高密度的真实值矩阵表达样式; - 接着送入LSTM进行迭代更新运算得到每时刻的状态转移方程解以及对应的上下文记忆细胞值; - 紧随其后的是运用全连接层完成对所有历史信息累积总结的任务目标，从而生成适用于下游应用需求的答案候选概率分布情况. - 输出的结果可以直接传递给损失函数进一步计算误差梯度并指导反向调整权重参数直至收敛稳定为止. 综上所述，这是一个标准RNN/LSTM架构下较为常见的设计思路，特别适合于自然语言理解相关领域内涉及句子级别的语义分析或分类任务等场景之中。