平滑处理
当然，我可以通过一个简化的例子来解释你提供的代码中的平滑处理操作。
假设和设定
- 类别数
num_aa_type：假设有 3 个类别（氨基酸类型）。 - 嵌入向量维度
embed_size：假设每个类别的嵌入向量的维度是 2。 smooth_prob：假设对于一个样本的概率分布为[0.1, 0.7, 0.2]。res_embeddings：假设 3 个类别的嵌入向量分别为：- 类别 1（0）：
[1.0, 0.0] - 类别 2（1）：
[0.0, 1.0] - 类别 3（2）：
[1.0, 1.0]
- 类别 1（0）：
步骤 1：定义 smooth_prob 和 res_embeddings
import torch
# 假设的概率分布 (smooth_prob)
smooth_prob = torch.tensor([0.1, 0.7, 0.2]) # [num_aa_type]
# 假设的嵌入矩阵 (res_embeddings)
res_embeddings = torch.tensor([
[1.0, 0.0], # 类别 1 的嵌入向量
[0.0, 1.0], # 类别 2 的嵌入向量
[1.0, 1.0], # 类别 3 的嵌入向量
]) # [num_aa_type, embed_size]
步骤 2：执行平滑处理
# 平滑处理的计算：矩阵乘法
smoothed_embedding = smooth_prob @ res_embeddings # 形状 [embed_size]
具体计算
现在，让我们详细计算矩阵乘法的结果：
# smoothed_embedding = smooth_prob @ res_embeddings
# smoothed_embedding = [0.1, 0.7, 0.2] @ [[1.0, 0.0], [0.0, 1.0], [1.0, 1.0]]
# 第一个维度的计算 (x 轴的嵌入):
# 0.1 * 1.0 + 0.7 * 0.0 + 0.2 * 1.0 = 0.1 + 0 + 0.2 = 0.3
# 第二个维度的计算 (y 轴的嵌入):
# 0.1 * 0.0 + 0.7 * 1.0 + 0.2 * 1.0 = 0 + 0.7 + 0.2 = 0.9
smoothed_embedding = torch.tensor([0.3, 0.9]) # 最终的平滑嵌入向量
步骤 3：将平滑后的嵌入赋值回去
假设我们有一个嵌入矩阵 H，其形状为 [batch_size, embed_size]，并且我们正在处理的样本需要进行平滑处理，那么就将计算得到的 smoothed_embedding 赋值给 H 中对应的行。
H[smooth_mask] = smoothed_embedding
总结
在这个示例中，smooth_prob 是一个表示模型预测概率分布的向量，res_embeddings 是每个类别的嵌入向量。通过将 smooth_prob 与 res_embeddings 相乘，我们得到了一个平滑后的嵌入向量 [0.3, 0.9]。
0.3来自对类别 1 和类别 3 的x轴嵌入的加权平均。0.9来自对类别 2 和类别 3 的y轴嵌入的加权平均。
这个平滑后的嵌入向量避免了直接选择某个类别的嵌入向量，而是结合了多个类别的信息，从而使模型在输出时更为稳定和鲁棒。