编解码器网络pytorch
时间: 2023-10-20 21:36:21 浏览: 66
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架,可以用来构建编解码器网络。编解码器网络可以用于自然语言处理、图像处理等任务,其中编码器将输入数据转换为一个中间表示,解码器将中间表示转换为输出数据。以下是一个简单的编解码器网络的PyTorch实现示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
# 定义编码器网络
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(Encoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input):
embedded = self.embedding(input)
output, hidden = self.gru(embedded)
return output, hidden
# 定义解码器网络
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, output_size):
super(Decoder, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output, hidden = self.gru(output, hidden)
output = self.softmax(self.out(output[0]))
return output, hidden
# 定义整个编解码器网络
class EncoderDecoder(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder):
super(EncoderDecoder, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
def forward(self, input, target, teacher_forcing_ratio=0.5):
max_len = target.size(0)
batch_size = target.size(1)
vocab_size = self.decoder.out.out_features
output = torch.zeros(max_len, batch_size, vocab_size)
encoder_output, hidden = self.encoder(input)
decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]] * batch_size, device=device)
for t in range(max_len):
decoder_output, hidden = self.decoder(decoder_input, hidden)
output[t] = decoder_output
is_teacher = random.random() < teacher_forcing_ratio
topv, topi = decoder_output.topk(1)
decoder_input = (target[t] if is_teacher else topi.squeeze().detach())
if is_teacher == False and decoder_input.item() == EOS_token:
break
return output
```
这里定义了一个包含编码器和解码器的整个网络类,它接受输入、目标和teacher forcing比率,使用编码器将输入转换为中间表示,再使用解码器将中间表示转换为输出。其中编码器使用了一个嵌入层和一个GRU层,解码器使用了一个嵌入层、一个GRU层、一个线性层和一个softmax层。在整个网络的前向传播过程中,使用了teacher forcing技术来加速训练过程。
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