transformer decoder代码
时间: 2023-10-13 08:25:40 浏览: 42
以下是 Transformer Decoder 的基本代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TransformerDecoder(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
super(TransformerDecoder, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.pos_embedding = nn.Embedding(1000, d_model) # 位置编码,可使用任何位置编码方式
self.layers = nn.ModuleList([nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
def forward(self, trg, memory, trg_mask=None, memory_mask=None, trg_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None):
trg_seq_len, batch_size = trg.size()
pos = torch.arange(0, trg_seq_len).unsqueeze(1).repeat(1, batch_size).to(trg.device)
trg = self.dropout(self.embedding(trg) + self.pos_embedding(pos))
output = trg
for layer in self.layers:
output = layer(output, memory, tgt_mask=trg_mask, memory_mask=memory_mask, tgt_key_padding_mask=trg_key_padding_mask, memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask)
output = self.fc_out(output)
return output
```
其中,`nn.TransformerDecoderLayer` 是 Transformer 的 Decoder 层,`nn.ModuleList` 是多层 Decoder 的容器。在 `forward` 方法中,首先将输入序列 `trg` 进行 Embedding 和位置编码,然后将其传入多层 Decoder 中进行处理,得到输出序列 `output`,最后再通过全连接层 `fc_out` 进行输出。其中,`trg_mask`、`memory_mask`、`trg_key_padding_mask` 和 `memory_key_padding_mask` 是可选参数,用于屏蔽输入序列中无效的部分。