一维transformer 分类 代码

在这里是一个示例代码，它展示了如何使用一维 Transformer 来进行文本分类：

import torch
import torch.nn as nn

class OneDimensionalTransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocabulary_size, num_classes, embedding_dim, num_attention_heads, hidden_dim):
        super().__init__()
        
        # 嵌入层将词索引转换为词向量
        self.embedding = nn.Embedding(vocabulary_size, embedding_dim)
        
        # Transformer 编码器
        self.transformer = nn.Transformer(
            embedding_dim, num_attention_heads, hidden_dim,
            dropout=0.2, activation='relu'
        )
        
        # 分类器，包括一个全连接层和 softmax 层
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_dim, num_classes),
            nn.Softmax(dim=1)
        )
    
    def forward(self, input_ids):
        # 嵌入输入
        embedded = self.embedding(input_ids)
        
        # 编码
        encoded = self.transformer(embedded)
        
        # 进行分类
        logits = self.classifier(encoded[:, 0, :])  # 只使用序列的第一个时间步的编码
        
        return logits

# 初始化模型
vocabulary_size = 10000
num_classes = 2
embedding_dim = 256
num_attention_heads = 4
hidden_dim = 512
model = OneDimensionalTransformerClassifier(
    vocabulary_size, num_classes, embedding_dim, num_attention_heads, hidden_dim
)

# 准备输入
batch_size = 32
input_ids = torch.randint(vocabulary_size, (batch_size, 128))

# 进行前向计算
logits = model(input_ids)

在这个示例代码中，我们定义了一个 `OneDimensionalTransformerClassifier` 类，它继承了 PyTorch 的 `nn.Module` 类。这个类包含一个词嵌入层、一个