def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) def forward(self,src): src = src.unsqueeze(2) if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src): device = src.device mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device) self.src_mask = mask src = self.pos_encoder(src) #print('##src',src.shape,self.src_mask.shape) output_1 = self.transformer_encoder(src) #, self.src_mask) output = output_1[0, :, :] output=torch.sum(output,dim=0) # output = self.decoder(output_1[-1]).squeeze(1) return output def _generate_square_subsequent_mask(self, sz): mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1) mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0)) return mask

这段代码看起来是一个基于Transformer的模型，主要包括了初始化权重和前向传播两个函数。在初始化权重的函数中，将decoder的bias设为0，权重采用均匀分布初始化。在前向传播的函数中，首先将输入的src张量增加一个维度，然后通过位置编码器对输入进行编码，接着将编码后的输入传入Transformer的encoder中进行编码，得到输出output_1。在这段代码中，未使用self.src_mask，因此可以考虑将其删除。最后，将output_1中的第一个元素作为输出，通过对第一个维度的求和来实现将输出从3D张量降为2D张量。

相关问题

def init_weights(self): initrange = 0.1 self.decoder.bias.data.zero_() self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

这段代码是一个初始化权重的函数，主要包括对decoder的bias和weight进行初始化。首先将初始化范围设为0.1，然后将decoder的bias设为0。最后，对decoder的weight采用均匀分布初始化，范围为[-initrange, initrange]。这个初始化过程可以帮助模型更快、更稳定地收敛，提高模型的训练效果。

torch.nn.transformer进行文本分类

可以使用torch.nn.transformer来进行文本分类，具体流程如下：

1. 准备数据集，将训练数据和测试数据转化为tensor格式。

2. 构建Transformer模型，可以使用PyTorch提供的预训练模型，也可以自行构建模型。

3. 定义损失函数，常用的有交叉熵损失函数。

4. 定义优化器，常用的有Adam优化器。

5. 进行模型训练，使用训练数据对模型进行训练，并在测试数据上进行测试。

6. 对模型进行评估，可以使用准确率、F1分数等指标进行评估。

下面是一个简单的代码示例，用于实现基于Transformer的文本分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator

# 将数据集转换为tensor格式
TEXT = Field(tokenize='spacy')
LABEL = LabelField(dtype=torch.float)

train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)

TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000)
LABEL.build_vocab(train_data)

train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), batch_size=64, device=torch.device('cuda'))

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
        self.model_type = 'Transformer'
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
        encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
        self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
        self.ninp = ninp
        self.decoder = nn.Linear(ninp, 1)

        self.init_weights()

    def generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 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.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

    def forward(self, src, src_mask):
        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, src_mask)
        output = output.mean(dim=0)
        output = self.decoder(output)
        return output.squeeze()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
model = TransformerModel(len(TEXT.vocab), 512, 8, 2048, 6, dropout=0.5).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005)

# 进行模型训练
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    model.train()
    epoch_loss = 0
    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        src = batch.text
        trg = batch.label
        src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
        output = model(src, src_mask)
        loss = criterion(output, trg)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
    return epoch_loss / len(iterator)

# 在测试数据上进行测试
def evaluate(model, iterator, criterion):
    model.eval()
    epoch_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            src = batch.text
            trg = batch.label
            src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
            output = model(src, src_mask)
            loss = criterion(output, trg)
            epoch_loss += loss.item()
    return epoch_loss / len(iterator)

N_EPOCHS = 10
best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(N_EPOCHS):

    train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss = evaluate(model, test_iterator, criterion)

    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        torch.save(model.state_dict(), 'tut6-model.pt')

    print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Val. Loss: {valid_loss:.3f}')

该示例中使用了IMDB数据集来进行文本分类，使用了PyTorch提供的Transformer模型，并使用Adam优化器进行模型训练。在进行模型训练时，使用了交叉熵损失函数来计算损失。最后，通过在测试数据上进行测试，评估了模型的性能。