Transformer pytorch 代码解读
时间: 2023-11-02 10:05:26 浏览: 49
Transformer 模型是一种深度学习模型,用于处理序列数据,如自然语言处理任务中的文本分类、机器翻译等。下面是一个简单的 Transformer 的 PyTorch 代码解读:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):
super(Transformer, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, nhead=4)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=2)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = x.permute(1, 0, 2) # 调整输入形状
x = self.transformer_encoder(x)
x = x.permute(1, 0, 2) # 调整输出形状
x = x.mean(dim=1) # 平均池化
x = self.fc(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
```
这段代码定义了一个简单的 Transformer 模型,包含了嵌入层、Transformer 编码器层和全连接层。
在构造函数 `__init__` 中,首先创建了一个嵌入层 `embedding`,用于将输入数据进行向量化表示。`input_dim` 是输入数据中的词汇表大小,`hidden_dim` 是每个词向量的维度。
接着创建了一个 Transformer 编码器层 `encoder_layer`,并使用它初始化了 `transformer_encoder`。`hidden_dim` 表示编码器的输入和输出的维度,`nhead` 表示多头注意力机制的头数。
最后,创建了一个全连接层 `fc`,将 Transformer 编码器的输出映射到目标类别数量 `num_classes`。
在前向传播函数 `forward` 中,输入数据先经过嵌入层进行词向量化,然后调整形状。接着通过 Transformer 编码器层进行特征提取和表示学习,再次调整形状。然后通过平均池化操作对时间维度进行降维,最后通过全连接层得到预测结果,并使用 log_softmax 进行归一化。
这是一个简单的 Transformer 模型的代码解读,更复杂的模型可以通过增加编码器层和解码器层来实现。