Transformer模型 动捕

Transformer模型在动捕中的应用可以通过将动作序列作为输入，预测下一个动作或者生成动作序列。下面是一个示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size, hidden_size, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.transformer = nn.Transformer(hidden_size, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        embedded = self.embedding(input)
        output = self.transformer(embedded)
        output = self.fc(output)
        return output

# 定义训练数据和标签
input_data = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
target_data = torch.tensor([[2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11]])

# 定义模型参数
input_size = 11  # 输入序列的大小
output_size = 11  # 输出序列的大小
hidden_size = 32  # 隐藏层大小
num_layers = 2  # Transformer的层数

# 初始化模型和优化器
model = TransformerModel(input_size, output_size, hidden_size, num_layers)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input_data)
    loss = criterion(output.view(-1, output_size), target_data.view(-1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 使用模型进行预测
input_test = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
output_test = model(input_test)
print(output_test)

这个示例展示了如何使用Transformer模型进行动作序列的预测。模型首先将输入序列进行嵌入，然后通过Transformer层进行处理，最后通过全连接层输出预测结果。在训练过程中，使用交叉熵损失函数计算损失，并使用Adam优化器更新模型参数。最后，使用训练好的模型对新的输入序列进行预测。