nn.transformerencoder初始化

时间: 2023-04-04 16:01:30 浏览: 183
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对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

TransformerEncoder 是一个用于自然语言处理的模型，它由多个 TransformerBlock 组成。在初始化时，需要指定输入的维度、输出的维度、TransformerBlock 的数量、每个 TransformerBlock 中注意力机制的头数、前馈神经网络的隐藏层大小等参数。具体的实现可以参考 PyTorch 官方文档。
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浅析PyTorch中nn.Module的使用

1. **初始化方法**：__init__函数是每个nn.Module子类必须定义的，用于初始化网络的结构。在这个方法中，你可以创建并添加层（nn.Module的子类，如nn.Linear, nn.Conv2d等），以及其他需要的变量。 2. **...

帮我写一段基于pytorch的nn.transformerencoder初始化代码

好的，以下是基于 PyTorch 的 nn.transformerencoder 初始化代码： python import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, num_layers, d_...

self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

这些代码是Transformer类的构造函数中的一部分，它们定义了Transformer模型的各个组件及其参数。 - self.src_mask = None：这是一个...- self.init_weights()：这是一个初始化权重的函数，用于初始化模型的参数。

#创建Transformer class TransformerModel(nn.Module): def init(self, input_size, num_classes): super(TransformerModel, self).init() # 定义 Transformer 编码器，并指定输入维数和头数 self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1) # 定义全连接层，将 Transformer 编码器的输出映射到分类空间 self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # 在序列的第2个维度（也就是时间步或帧）上添加一维以适应 Transformer 的输入格式 x = x.unsqueeze(1) # 将输入数据流经 Transformer 编码器进行特征提取 x = self.encoder(x) # 通过压缩第2个维度将编码器的输出恢复到原来的形状 x = x.squeeze(1) # 将编码器的输出传入全连接层，获得最终的输出结果 x = self.fc(x) return x

1. 在初始化方法中，init 方法应该是 __init__ 方法的写法错误。应该是 def __init__(self, input_size, num_classes):。 2. 在 super(TransformerModel, self).init() 中，应该是 super(TransformerModel,...

# 创建Transformer class TransformerModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_classes): super(TransformerModel, self).__init__() # 定义 Transformer 编码器，并指定输入维数和头数 self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1) # 定义全连接层，将 Transformer 编码器的输出映射到分类空间 self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # 在序列的第2个维度（也就是时间步或帧）上添加一维以适应 Transformer 的输入格式 x = x.unsqueeze(1) # 将输入数据流经 Transformer 编码器进行特征提取 x = self.encoder(x) # 通过压缩第2个维度将编码器的输出恢复到原来的形状 x = x.squeeze(1) # 将编码器的输出传入全连接层，获得最终的输出结果 x = self.fc(x) return x

在初始化方法中，定义了一个Transformer编码器（encoder）和一个全连接层（fc）。编码器使用了nn.TransformerEncoderLayer和nn.TransformerEncoder来实现，其中d_model参数指定了输入维度，nhead参数指定了头数（即...

这是一个完整的transformer模型吗：class transformerModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dropout_rate): super(transformerModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.embedding = nn.Linear(input_size, hidden_size) encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads) self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers) decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads) self.decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers) self.fc = nn.Linear(input_size, 1) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x = x.permute(1, 0, 2) # 调整输入维度顺序 encoding = self.encoder(x) decoding = self.decoder(encoding,encoding) out = self.fc(decoding[-1]) # 只使用最后一个时间步的输出 return out # 创建模型实例 input_size = X_train.shape[1] print(input_size) hidden_size = 6 num_heads = 1 num_encoder_layers = 2 num_decoder_layers = 2 dropout_rate = 0.2 model = transformerModel(input_size, hidden_size, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dropout_rate)

是的，这是一个完整的 Transformer 模型。它包括一个编码器（self.encoder）和一个解码器（self.decoder），并在 forward() 方法中进行了前向传播操作。...你已经正确地创建了一个模型实例并进行了初始化。

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class TransformerEncoder(d2l.Encoder): """Transformer编码器""" def __init__(self, vocab_size, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout, use_bias=False, **kwargs): super(TransformerEncoder, self).__init__(**kwargs) self.num_hiddens = num_hiddens self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens) self.pos_encoding = d2l.PositionalEncoding(num_hiddens, dropout) self.blks = nn.Sequential() for i in range(num_layers): self.blks.add_module("block"+str(i), EncoderBlock(key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias)) def forward(self, X, valid_lens, *args): # 因为位置编码值在-1和1之间， # 因此嵌入值乘以嵌入维度的平方根进行缩放， # 然后再与位置编码相加。 X = self.pos_encoding(self.embedding(X) * math.sqrt(self.num_hiddens)) self.attention_weights = [None] * len(self.blks) for i, blk in enumerate(self.blks): X = blk(X, valid_lens) self.attention_weights[ i] = blk.attention.attention.attention_weights return X X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

在初始化方法中，首先创建了一个Embedding实例self.embedding，用于将输入的词索引映射为词向量。然后创建了一个PositionalEncoding实例self.pos_encoding，用于对词向量进行位置编码。接下来创建了一个包含多个...

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

# 初始化模型和优化器 model = Transformer(vocab_size=10000, embed_dim=256, num_heads=8, hidden_dim=512, num_layers=6) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 开始训练 epochs = 10 ...
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