这个定义的是什么模型encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads) self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers) decoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads)
时间: 2024-04-20 11:24:39 浏览: 10
这个定义是一个Transformer模型的编码器和解码器层。在这个定义中,encoder_layer是一个Transformer编码器层,它的输入维度是input_size,注意力头的个数是num_heads。encoder是由多个encoder_layer组成的Transformer编码器。
类似地,decoder_layer是一个Transformer编码器层,它的输入维度也是input_size,注意力头的个数也是num_heads。这里使用相同的encoder_layer定义decoder_layer。这是因为在许多序列到序列任务中,编码器和解码器共享相同的参数。
最终的模型结构是由多个encoder_layer或decoder_layer组成的编码器或解码器。每个encoder_layer或decoder_layer都会对输入进行自注意力操作,并通过前馈神经网络进行变换。整个Transformer模型通过堆叠编码器和解码器层来实现对序列数据的建模和生成。
相关问题
这是一个完整的transformer模型吗:class transformerModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dropout_rate): super(transformerModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.embedding = nn.Linear(input_size, hidden_size) encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads) self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers) decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model=input_size, nhead=num_heads) self.decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers) self.fc = nn.Linear(input_size, 1) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x = x.permute(1, 0, 2) # 调整输入维度顺序 encoding = self.encoder(x) decoding = self.decoder(encoding,encoding) out = self.fc(decoding[-1]) # 只使用最后一个时间步的输出 return out # 创建模型实例 input_size = X_train.shape[1] print(input_size) hidden_size = 6 num_heads = 1 num_encoder_layers = 2 num_decoder_layers = 2 dropout_rate = 0.2 model = transformerModel(input_size, hidden_size, num_heads, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dropout_rate)
是的,这是一个完整的 Transformer 模型。它包括一个编码器(`self.encoder`)和一个解码器(`self.decoder`),并在 `forward()` 方法中进行了前向传播操作。模型的输入尺寸由 `input_size` 决定,隐藏层大小为 `hidden_size`,使用 `num_heads` 个头注意力机制,编码器和解码器层数由 `num_encoder_layers` 和 `num_decoder_layers` 决定。最后的输出通过线性层 `self.fc` 进行映射。你已经正确地创建了一个模型实例并进行了初始化。
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\python.exe D:/pycharm/system/py/2.py Traceback (most recent call last): File "D:/pycharm/system/py/2.py", line 66, in <module> model = TransformerModel(input_size, output_size, nhead, num_layers, hidden_size, dropout) File "D:/pycharm/system/py/2.py", line 24, in __init__ self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(input_size, nhead, hidden_size, dropout), num_layers) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 302, in __init__ **factory_kwargs) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 918, in __init__ assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads" AssertionError: embed_dim must be divisible by num_heads
这个错误提示是因为在使用 nn.TransformerEncoderLayer 创建 TransformerEncoder 时,输入参数 embed_dim 必须能够被 num_heads 整除。embed_dim 是 TransformerEncoderLayer 的输入和输出维度,num_heads 是多头自注意力机制中头的数量。你可以通过调整 input_size 和 nhead 参数,使得 embed_dim 能够被 num_heads 整除。比如,你可以将 input_size 设置为 256,nhead 设置为 8。