transformer加入lstm
时间: 2024-01-25 20:13:07 浏览: 39
Transformer加入LSTM的架构模型是一种结合了Transformer和LSTM的混合模型。在这种模型中,每个Transformer block之前都有一个LSTM层用于处理输入序列的时序信息。
下面是一个示例代码,展示了如何在Transformer模型中加入LSTM层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
class TransformerWithLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads):
super(TransformerWithLSTM, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
self.transformer_layer = TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads)
self.transformer = TransformerEncoder(self.transformer_layer, num_layers)
def forward(self, x):
lstm_output, _ = self.lstm(x)
transformer_output = self.transformer(lstm_output)
return transformer_output
```
在这个示例中,我们首先定义了一个LSTM层,然后定义了一个TransformerEncoderLayer和TransformerEncoder,用于构建Transformer模型。在forward方法中,我们首先通过LSTM层处理输入序列,然后将LSTM的输出作为Transformer的输入,最后返回Transformer的输出。
这种Transformer加入LSTM的架构模型可以在处理时序信息的同时,利用Transformer的自注意力机制来捕捉输入序列中的全局依赖关系。
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