7个一维特征向量与1个一维标签向量,使用transformer模型学习两者的关系,写一个相关的代码
时间: 2024-03-01 17:50:27 浏览: 16
以下是一个使用transformer模型学习特征与标签之间关系的示例代码。在这个示例中,我们使用了PyTorch框架和transformers库。
```
import torch
from transformers import Transformer, TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
# 定义transformer模型
class TransformerModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, nhead, hidden_dim, num_layers, dropout):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(
TransformerEncoderLayer(input_dim, nhead, hidden_dim, dropout),
num_layers
)
self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)
def forward(self, src):
src = src.permute(1, 0, 2) # 将输入转置成(seq_len, batch_size, input_dim)
output = self.transformer_encoder(src)
output = output.permute(1, 0, 2) # 将输出转置成(batch_size, seq_len, input_dim)
output = self.linear(output)
return output[:, -1, :] # 取最后一个位置的输出作为预测值
# 定义训练数据和标签
train_data = torch.randn(1000, 7) # 1000个样本,每个样本有7个特征
train_label = torch.randn(1000, 1) # 1000个标签
# 定义超参数
batch_size = 32
input_dim = 7
output_dim = 1
nhead = 2
hidden_dim = 128
num_layers = 2
dropout = 0.2
lr = 1e-3
epochs = 10
# 初始化模型和优化器
model = TransformerModel(input_dim, output_dim, nhead, hidden_dim, num_layers, dropout)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
# 定义损失函数
loss_fn = torch.nn.MSELoss()
# 训练模型
for epoch in range(epochs):
for i in range(0, len(train_data), batch_size):
# 获取当前批次的数据和标签
x = train_data[i:i+batch_size]
y = train_label[i:i+batch_size]
# 预测值
y_pred = model(x)
# 计算损失
loss = loss_fn(y_pred, y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印当前损失
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, loss.item()))
```
在这个示例中,我们定义了一个TransformerModel类来实现transformer模型。在训练过程中,我们使用了均方误差损失函数和Adam优化器。在每个epoch之后,我们打印出当前的损失。
请注意,这只是一个示例代码,您需要根据您的具体需求来调整模型和超参数。另外,您需要准备好您的训练数据和标签,并根据需要进行数据预处理。