用paddle实现siwn transformer的相对位置编码

好的，相对位置编码是一个很重要的组成部分，可以帮助模型理解输入序列中不同位置之间的关系。

首先，我们需要对输入序列进行相对位置编码。在Sinusoidal Positional Encoding中，每个位置的编码由两个部分组成：一个与位置有关的正弦函数和一个与位置有关的余弦函数。那么我们可以使用以下代码来实现相对位置编码：

import paddle
import paddle.nn.functional as F

class SinusoidalPositionalEncoding(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super().__init__()
        self.dropout = paddle.nn.Dropout(dropout)

        pe = paddle.zeros([max_len, d_model])
        position = paddle.arange(0, max_len, dtype='float32').unsqueeze(1)
        div_term = paddle.exp(paddle.arange(0, d_model, 2, dtype='float32') * (-math.log(10000.0) / d_model))

        pe[:, 0::2] = paddle.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = paddle.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + paddle.to_tensor(self.pe[:, :x.shape[1], :], stop_gradient=True)
        return self.dropout(x)

在这个代码中，我们使用了Paddle的张量操作来生成一个Sinusoidal Positional Encoding矩阵pe。这个矩阵的大小为[max_len, d_model]，其中max_len是序列的最大长度，d_model是模型的隐藏层大小。

然后我们使用arange函数来生成一个序列，其中每个位置对应一个数值。我们对这个序列应用了正弦和余弦函数，生成了两个矩阵，然后将它们拼接在一起，得到了Sinusoidal Positional Encoding矩阵。

最后，我们在forward函数中将这个编码矩阵加到模型的输入张量上，并进行dropout操作。这样就完成了相对位置编码的实现。