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PyTorch
的Transformer
模型是基于神经网络模块实现的,它采用了编码器-解码器的结构,其中编码器和解码器都由多层的自注意力机制和前馈神经网络组成,使用PyTorch
实现Transformer
模型请确保已经安装对应的torch
库,如下是一个实现Transformer
的代码示例:
import torch class Transformer(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_heads, num_layers): # 继承 torch.nn.Module 中的属性 super(Transformer, self).__init__() # 嵌入层 self.embedding = torch.nn.Module.Embedding(input_dim, hidden_dim) # 位置编码层 self.positional_encoding = PositionalEncoding(hidden_dim) # 编码器 self.encoder = torch.nn.Module.TransformerEncoder( torch.nn.Module.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads), num_layers) # 全连接层 self.fc = torch.nn.Module.Linear(hidden_dim, output_dim) # 实现模型的向前计算并返回预测结果 def forward(self, x): embedded = self.embedding(x) embedded = self.positional_encoding(embedded) encoded = self.encoder(embedded) output = self.fc(encoded) # 返回模型的预测结果 return output class PositionalEncoding(torch.nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() # 初始化位置编码矩阵 pe pe = torch.zeros(max_len, d_model) # 生成张量 position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # 使用 exp 函数调整编码器 div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model)) # 获取正弦编码值 pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # 获取余弦编码值 pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) # 注册模型缓冲区 self.register_buffer('pe', pe) def forward(self, x): return x + self.pe[:x.size(0), :] # 输入维度 隐层维度 输出维度 注意力头数 Transformer 层数 input_dim, hidden_dim, output_dim, num_heads, num_layers = 100, 128, 10, 4, 2 model = Transformer(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_heads, num_layers) batch_size, sequence_length = 32, 10 # 创建随机输入序列 input_data = torch.randint(0, input_dim, (batch_size, sequence_length)) print(model(input_data))
上述代码实现了Transformer
模型,首先定义了一个Transformer
类继承自torch.nn.Module
类,在构造函数__init__
中,进行了模型的初始化操作,其中self.embedding
是一个嵌入层,用于将输入的离散化整数序列转换为连续的向量表示,self.positional_encoding
是一个位置编码层,用于编码输入序列中每个元素的位置信息,self.encoder
是一个Transformer
编码器,用于对输入序列进行编码和特征提取,self.fc
是一个全连接层,用于将Transformer
编码器的输出映射到最终的输出维度,在forward
方法中,实现了整个Transformer
模型的前向传播计算,输入数据x
首先经过嵌入层和位置编码层,然后输入Transformer
编码器进行编码。最后,通过全连接层将编码结果映射到最终的输出维度,并返回输出。
接下来,定义了一个PositionalEncoding
类,也是继承自nn.Module
类。在构造函数__init__
中,生成了一个位置编码矩阵pe
,其大小为 max_len
和d_model
,其中max_len
表示序列的最大长度,d_model
表示隐藏维度。通过一定的数学计算,为每个位置和每个维度生成不同的正弦sin
和余弦cos
编码值,并进行了适当的归一化处理。最后,将位置编码矩阵pe
注册为模型的缓冲区。
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