transformer代码 matlab

Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。下面是一个简单的Transformer代码示例（使用Matlab语言）：

% 导入必要的库
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

% 定义Transformer模型
class Transformer(nn.Module)
    methods
        function obj = Transformer(d_model, nhead, num_layers)
            % 初始化模型参数
            obj.d_model = d_model;
            obj.nhead = nhead;
            obj.num_layers = num_layers;
            
            % 定义Transformer的编码器和解码器
            obj.encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead);
            obj.decoder = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead);
            
            % 定义位置编码器
            obj.position_encoder = PositionalEncoding(d_model);
        end
        
        function output = forward(obj, src, tgt)
            % 对输入进行位置编码
            src = obj.position_encoder(src);
            tgt = obj.position_encoder(tgt);
            
            % 编码器的前向传播
            memory = obj.encoder(src);
            
            % 解码器的前向传播
            output = obj.decoder(tgt, memory);
        end
    end
end

% 定义位置编码器
classdef PositionalEncoding < handle
    properties
        d_model
    end
    
    methods
        function obj = PositionalEncoding(d_model)
            obj.d_model = d_model;
        end
        
        function output = forward(obj, x)
            seq_len = size(x, 2);
            pos = (1:seq_len)';
            pos_enc = zeros(seq_len, obj.d_model);
            
            % 计算位置编码
            for i = 1:obj.d_model
                if mod(i, 2) == 0
                    pos_enc(:, i) = sin(pos ./ power(10000, (2 * i / obj.d_model)));
                else
                    pos_enc(:, i) = cos(pos ./ power(10000, ((2 * i - 1) / obj.d_model)));
                end
            end
            
            % 将位置编码加到输入上
            output = x + pos_enc;
        end
    end
end

这是一个简单的Transformer模型的代码示例，其中包括了Transformer模型的定义、编码器和解码器的定义，以及位置编码器的定义。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。