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MoE模型全称是混合专家模型(Mixture of Experts, MoE),其主要将多个专家神经网络模型组合成一个更大的模型。
MoE模型的核心组成有两部分:第一部分是多个专家网络模型,每个专家网络模型往往是独立的,且分别用于不同的问题;第二部分是门控网络,用于确定使用哪些专家网络模型,一般通过计算每个专家网络的分数(权重)来实现。
- import torch
- import torch.nn as nn
- import torch.nn.functional as F
-
- # 定义专家模型
- class Expert(nn.Module):
- def __init__(self, input_size, output_size):
- super(Expert, self).__init__()
- self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
- def forward(self, x):
- return self.fc(x)
-
- # 定义MoE模型
- class MoE(nn.Module):
- def __init__(self, num_experts, intput_size, output_size):
- super(MoE, self).__init__()
- # 专家模型数
- self.num_experts = num_experts
- # 初始化多个专家模型
- self.experts = nn.ModuleList([Expert(input_size, output_size) for _ in range(self.num_experts)])
- self.gating_network = nn.Linear(input_size, num_experts)
-
- def forward(self, x):
- # 门控网络决定权重
- gating_scores = F.softmax(self.gating_network(x), dim = 1) # [Batchsize, num_experts]
- # 获取每个专家网络的输出
- expert_outputs = torch.stack([expert(x) for expert in self.experts], dim = 1) # [Batchsize, num_experts, output_size]
- # 专家网络的结果进行加权融合,获取最终输出
- moe_output = torch.bmm(gating_scores.unsqueeze(1), expert_outputs).squeeze(1) # [Batchsize, output_size]
- return moe_output
-
- if __name__ == "__main__":
- # 定义测试参数
- input_size = 8
- output_size = 64
- num_experts = 4
-
- # 初始化MoE模型
- moe_model = MoE(num_experts, input_size, output_size)
-
- # 初始化输入测试
- batchsize = 2
- input = torch.randn(batchsize, input_size)
-
- # 推理
- output = moe_model(input)
- print("output.shape: ", output.shape) # [batchsize, output_size]
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