深度强化学习代码gpt
时间: 2023-09-21 12:03:10 浏览: 44
GPT是一个基于深度学习的语言模型,可以用于生成文本,比如对话系统、自动作文等。在使用深度学习进行文本生成时,常用的框架有TensorFlow、PyTorch等,下面是一个基于PyTorch实现的GPT模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class GPT(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, num_layers):
super(GPT, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
# 词嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
# 多层Transformer编码器
self.transformer_encoder_layers = nn.ModuleList([nn.TransformerEncoderLayer(d_model=embed_size, nhead=8) for i in range(num_layers)])
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layers, num_layers=num_layers)
# 输出层
self.fc = nn.Linear(embed_size, vocab_size)
def forward(self, x):
# x: (batch_size, seq_len)
# 将输入转换为词嵌入向量
embedded = self.embedding(x) # (batch_size, seq_len, embed_size)
# 将嵌入向量传入Transformer编码器
encoded = self.transformer_encoder(embedded) # (batch_size, seq_len, embed_size)
# 将输出向量转换为词汇表大小的向量,再经过log_softmax函数得到每个词的概率
out = self.fc(encoded) # (batch_size, seq_len, vocab_size)
out = F.log_softmax(out, dim=-1) # (batch_size, seq_len, vocab_size)
return out
```
这个代码定义了一个GPT模型,并使用了PyTorch中的nn.Module类来定义模型结构。其中,包括一个词嵌入层、多层Transformer编码器和一个输出层。在代码的forward方法中,输入先经过词嵌入层转换为词嵌入向量,再传入Transformer编码器,最后通过输出层得到每个词的概率分布。