Ejemplos de Attention.from_params en Python

Ejemplo n.º 1

Archivo: scaled_dot_product_attention_test.py Proyecto: himkt/allennlp

 def test_can_init_scaled_dot(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(
         Params({
             "type": "scaled_dot_product",
             "scaling_factor": 9
         }))
     isinstance(legacy_attention, ScaledDotProductAttention)

Ejemplo n.º 2

 def test_can_init_linear(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(
         Params({
             "type": "linear",
             "tensor_1_dim": 3,
             "tensor_2_dim": 3
         }))
     isinstance(legacy_attention, LinearAttention)

Ejemplo n.º 3

Archivo: cosine_attention_test.py Proyecto: uclanlp/Fast-and-Robust-Text-Classification

 def test_can_init_cosine(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(Params({"type": "cosine"}))
     isinstance(legacy_attention, CosineAttention)

Ejemplo n.º 4

Archivo: legacy_attention_test.py Proyecto: uclanlp/Fast-and-Robust-Text-Classification

 def test_can_init_legacy(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(Params({"type": "legacy"}))
     isinstance(legacy_attention, LegacyAttention)

Ejemplo n.º 5

 def test_can_init_dot(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(
         Params({"type": "dot_product"}))
     isinstance(legacy_attention, DotProductAttention)

Ejemplo n.º 6

Archivo: dot_product_attention_test.py Proyecto: apmoore1/allennlp

 def test_can_init_dot(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(Params({"type": "dot_product"}))
     isinstance(legacy_attention, DotProductAttention)

Ejemplo n.º 7

Archivo: cosine_attention_test.py Proyecto: apmoore1/allennlp

 def test_can_init_cosine(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(Params({"type": "cosine"}))
     isinstance(legacy_attention, CosineAttention)

Ejemplo n.º 8

Archivo: linear_attention_test.py Proyecto: pyknife/allennlp

 def test_can_init_linear(self):
     legacy_attention = Attention.from_params(Params({"type": "linear",
                                                      "tensor_1_dim": 3,
                                                      "tensor_2_dim": 3}))
     isinstance(legacy_attention, LinearAttention)