下载visio等软件；使用visio导出pdf；运行时代码显示ValueError: Expected c (Tenso of shape (32, 100)) ；学校服务器git clone‘失败；

如果office等安装好了，但是就个别的如visio没有安装，可以单独安装而不用卸载整个office再重新安装。

方法：只用下载office tool plus就可以了

下载 | Office Tool Plus 官方网站 (landian.vip)

使用visio：8分钟教你Visio绘图_哔哩哔哩_bilibili

使用visio导出pdf：

 

把lstm换成transformer，但是运行时代码显示ValueError: Expected parameter loc (Tensor of shape (32, 100)) of distribution Normal(loc: torch.Size([32, 100]), scale: torch.Size([32, 100])) to satisfy the constraint Real(), but found invalid values: tensor([[nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan], [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan], [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan], ..., [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan], [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan], [nan, nan, nan, ..., nan, nan, nan]], device='cuda:2', grad_fn=) 这是为什么？

解决方法：

 表达力最强的一次！

我希望你看懂这段代码：# class LSTM_attn(nn.Module): #模型的输入形状为 (batch_size, sequence_length, embed_size)，输出形状为 (batch_size, out_size)
#     def __init__(self, embed_size=100, n_hidden=200, out_size=100, layers=1, dropout=0.5):
#         super(LSTM_attn, self).__init__()
#         self.embed_size = embed_size
#         self.n_hidden = n_hidden
#         self.out_size = out_size
#         self.layers = layers
#         self.dropout = dropout
#         #把这里换成transformers————————————
#         self.lstm = nn.LSTM(self.embed_size * 2, self.n_hidden, self.layers, bidirectional=True, dropout=self.dropout)
#         # self.gru = nn.GRU(self.embed_size*2, self.n_hidden, self.layers, bidirectional=True) （200,200,1）
#         self.out = nn.Linear(self.n_hidden * 2 * self.layers, self.out_size)#(400,1,100)
#
    def attention_net(self, lstm_output, final_state):
        # 对final_state 进行重塑操作，将其形状更改为(-1, self.n_hidden * 2, self.layers)。  final_state是 LSTM模型的最终隐藏状态，这里使用view方法进行维度调整
        hidden = final_state.view(-1, self.n_hidden * 2, self.layers)
        # bmm:如果input是(b×n×m)张量，mat2是(b×m×p)张量，out将是(b×n×p)张量。; squeeze(2)：对最后一个维度进行压缩操作，将大小为1的维度进行去除
        # attn_weight是形状为(batch_size, sequence_length)的张量，其内容为通过对 lstm_output和hidden进行乘法运算和维度压缩得到的注意力权重。这段代码的目的是计算注意力权重
        # lstm_output是一个形状为(batch_size, sequence_length, self.n_hidden * 2)的张量，hidden是一个形状为(-1, self.n_hidden * 2, self.layers)
        # 的张量。乘法运算将生成一个形状为(batch_size, sequence_length, self.layers)的张量。
        attn_weight = torch.bmm(lstm_output, hidden).squeeze(2).cuda()
        # batchnorm = nn.BatchNorm1d(5, affine=False).cuda()
        # attn_weight = batchnorm(attn_weight)
        soft_attn_weight = F.softmax(attn_weight, 1) #dim=1)  # 按行SoftMax,行和为1（即1维度进行归一化）
        context = torch.bmm(lstm_output.transpose(1, 2), soft_attn_weight)
        context = context.view(-1, self.n_hidden * 2 * self.layers) #view进行维度调整，将多维的 context 张量展平为一维张量
        # print("context2重要.shape", context.shape)  # (  ,400 )
        return context
#
    def forward(self, inputs):
        size = inputs.shape#获取输入张量 inputs 的形状
        # print("inputs.shape:",size)  #输入的维度是torch.Size([32, 5, 2, 100])

        inputs = inputs.contiguous().view(size[0], size[1], -1)
        input = inputs.permute(1, 0, 2)
        hidden_state = Variable(torch.zeros(self.layers * 2, size[0], self.n_hidden)).cuda()
        cell_state = Variable(torch.zeros(self.layers * 2, size[0], self.n_hidden)).cuda()
        output, (final_hidden_state, final_cell_state) = self.lstm(input, (hidden_state, cell_state))  # LSTM
        output = output.permute(1, 0, 2)
        attn_output = self.attention_net(output, final_cell_state)  # change log
        outputs = self.out(attn_output)

        # print("outputs.shape",outputs.view(size[0], 1, 1, self.out_size).shape) #输出的维度是torch.Size([32, 1, 1, 100])
        return outputs.view(size[0], 1, 1, self.out_size)
它是lstm+attationnet，在forward函数中输入的维度是torch.Size([32, 5, 2, 100])，调用了lstm得到了输出，然后通过attantionnet得到了context，输出维度是torch.Size([32, 1, 1, 100])）；然而，我希望的是，把里面的lstm换成transformer，其他的结构都一样，我也加上attationnet得到context，在forward中输入输出维度分别是：输入的维度是torch.Size([32, 5, 2, 100]) ,输出的维度是torch.Size([32, 1, 1, 100])

学校服务器git clone'失败：（出现连接不上等错误）

解决： wget  网址 -O  压缩的名称

执行完之后在你希望的文件夹解压缩就可以啦！（因为wget下载的都是压缩包！！！！）