用pytorch实现transformer中的位置编码

以下是使用PyTorch实现Transformer中的位置编码的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import math

class PositionalEncoding(nn.Module):
    """
    Positional encoding module for Transformer
    """

    def __init__(self, d_model, max_seq_len=200, dropout=0.1):
        """
        Args:
            d_model (int): The number of expected features in the input
            max_seq_len (int): The maximum length of the sequence
            dropout (float): The probability of an element to be zeroed
        """
        super(PositionalEncoding, self).__init__()

        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        # Compute the positional encodings once in log space.
        pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_seq_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):
        """
        Args:
            x: The input sequence of shape (seq_len, batch_size, d_model)

        Returns:
            The sequence with positional encoding
        """
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

在这段代码中，我们定义了一个名为PositionalEncoding的类，该类是Transformer模型的一部分，并用于对输入序列进行位置编码。在__init__方法中，我们首先计算位置编码，即将正弦和余弦函数应用于不同频率的位置。然后，我们将位置编码作为一个buffer注册到模型中，以便在前向传递过程中使用。

在forward方法中，我们将输入序列与位置编码相加，并将结果传递给Dropout层，以便在训练过程中随机丢弃一些元素。最后，我们返回具有位置编码的序列。