一维transformer分类代码
时间: 2023-02-09 11:38:51 浏览: 205
好的,我会尽力用中文来回答你的问题。
一维 Transformer 是一种序列模型,它可以用来进行序列分类任务。下面是一个示例代码,它使用了 PyTorch 来实现一维 Transformer:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class OneDimensionalTransformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers, dropout):
super().__init__()
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.output_dim = output_dim
self.num_layers = num_layers
self.dropout = dropout
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, num_layers, dropout)
self.linear = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, input):
# 将输入序列进行嵌入
input = self.embedding(input)
# 使用 Transformer 模型进行序列处理
output = self.transformer(input)
# 将序列经过线性层后进行分类
output = self.linear(output)
return output
```
在这段代码中,我们定义了一个名为 `OneDimensionalTransformer` 的模型类,它继承自 PyTorch 的 `nn.Module` 类。我们在构造函数中定义了输入维度、隐藏维度、输出维度、层数和 dropout 率这几个参数。
在模型中,我们使用了嵌入层、Transformer 模型和线性层。嵌入层将输入序列中的每个元素映射到一个隐藏维度空间中。Transformer 模型则对序列进行处理,
阅读全文