在pytorch中，这句话是什么意思：pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)

这句话意思是将pe（位置嵌入矩阵）中的偶数列（0, 2, 4, ...）设置为sin值，其中position是一个包含位置索引的张量，div_term是一个分部分解决正弦函数的项。通过这样设置偶数列，可以使位置嵌入矩阵中的每个位置都具有不同的编码，这对于自然语言处理任务中的序列建模非常重要。

相关问题

class PositionalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEmbedding, self).__init__() # Compute the positional encodings once in log space. pe = torch.zeros(max_len, d_model).float() pe.require_grad = False position = torch.arange(0, max_len).float().unsqueeze(1) div_term = (torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model)).exp() pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0) self.register_buffer('pe', pe)

这段代码定义了一个名为 PositionalEmbedding 的 PyTorch 模型类，用于生成位置编码。构造函数 `__init__` 接受两个参数：`d_model` 表示模型的维度大小，`max_len` 表示位置编码的最大长度，默认为 5000。

在构造函数中，首先创建了一个形状为 `(max_len, d_model)` 的全零张量 `pe`，并将其设置为不可训练 (`require_grad = False`)。接着创建了两个辅助张量 `position` 和 `div_term`。`position` 是一个从 0 到 `max_len-1` 的一维浮点数张量。`div_term` 是一个计算位置编码的除法项，通过取对数和指数运算得到。

接下来，通过对 `pe` 进行操作，将位置编码赋值给 `pe`。具体地，通过切片操作 `pe[:, 0::2]` 和 `pe[:, 1::2]`，分别对偶数索引和奇数索引的列进行赋值。其中，偶数索引的列使用正弦函数进行编码，奇数索引的列使用余弦函数进行编码。

最后，将 `pe` 进行维度扩展，增加一个维度，并通过 `self.register_buffer()` 方法将其注册为模型的缓冲（buffer），使其在模型保存和加载过程中保持不变。

这样，PositionalEmbedding 模型就可以在前向传播过程中生成位置编码，并在训练过程中不进行参数更新。

pytorch 中transformer模型完整代码

以下是一个使用PyTorch实现Transformer模型的完整代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)
        
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)
        
    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)
        

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ntoken, d_model, nhead, dim_feedforward, num_layers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        
        self.embedding = nn.Embedding(ntoken, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
        
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        
        self.fc = nn.Linear(d_model, ntoken)
        
        self.init_weights()
        
    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask
    
    def init_weights(self):
        initrange = 0.1
        self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.fc.bias.data.zero_()
        self.fc.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        
    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        src = self.pos_encoder(src)
        mask = self._generate_square_subsequent_mask(src.size(0)).to(src.device)
        output = self.transformer_encoder(src, mask)
        output = self.fc(output)
        return F.log_softmax(output, dim=-1)
        

# 使用示例：
ntoken = 1000  # 词汇表大小
d_model = 512  # 模型维度
nhead = 8  # 多头注意力头数
dim_feedforward = 2048  # 前馈神经网络隐藏层维度
num_layers = 6  # Transformer编码器层数
dropout = 0.5

model = TransformerModel(ntoken, d_model, nhead, dim_feedforward, num_layers, dropout)
criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练过程
def train():
    model.train()
    total_loss = 0.
    for batch in training_data:
        optimizer.zero_grad()
        src, tgt = batch
        output = model(src)
        loss = criterion(output.view(-1, ntoken), tgt.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item()
    return total_loss / len(training_data)

# 测试过程
def evaluate():
    model.eval()
    total_loss = 0.
    with torch.no_grad():
        for batch in test_data:
            src, tgt = batch
            output = model(src)
            total_loss += criterion(output.view(-1, ntoken), tgt.view(-1)).item()
    return total_loss / len(test_data)

请注意，上述代码中的`training_data`和`test_data`是训练和测试数据的例子，需要根据实际情况进行替换。此外，还需要根据任务的具体要求调整模型的超参数和其他设置。