写一段transformer代码

时间: 2023-08-19 13:17:29 浏览: 161
### 回答1: 好的,以下是一个简单的 Transformer 代码示例: ``` import tensorflow as tf class Transformer(tf.keras.Model): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, target_vocab_size, rate=0.1): super(Transformer, self).__init__() self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, rate) self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, rate) self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size) def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask): enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask) dec_output, attention_weights = self.decoder( tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask) final_output = self.final_layer(dec_output) return final_output, attention_weights class Encoder(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, rate=0.1): super(Encoder, self).__init__() self.d_model = d_model self.num_layers = num_layers self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model) self.pos_encoding = positional_encoding(input_vocab_size, self.d_model) self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) for _ in range(num_layers)] self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, x, training, mask): seq_len = tf.shape(x)[1] # adding embedding and position encoding. x = self.embedding(x) # (batch_size, input_seq_len, d_model) x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] x = self.dropout(x, training=training) for i in range(self.num_layers): x = self.enc_layers[i](x, training, mask) return x class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1): super(EncoderLayer, self).__init__() self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff) self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate) self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate) def call(self, x, training, mask): attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask) attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training) out1 = self.layernorm1(x + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training) out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output) return out2 class Decoder(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size, rate=0.1): super(Decoder, self).__init__() self.d_model = d_model self.num_layers = num_layers self.embedding = tf.keras.layers ### 回答2: Transformer是一种用于自然语言处理的深度学习模型。以下是一个使用Python编写的简单Transformer代码段,用于进行文本分类任务: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads): super(Transformer, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim) self.positional_encoding = PositionalEncoding(hidden_dim) self.transformer_encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, num_heads) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layer, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): embedded = self.embedding(x) encoded = self.positional_encoding(embedded) transformed = self.transformer_encoder(encoded) pooled = torch.mean(transformed, dim=1) output = self.fc(pooled) return output class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim, max_seq_len=300): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.dropout = nn.Dropout(p=0.1) pe = torch.zeros(max_seq_len, hidden_dim) position = torch.arange(0, max_seq_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_dim, 2) * -(math.log(10000.0) / hidden_dim)) pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0)) def forward(self, x): x = x * math.sqrt(self.hidden_dim) x = x + self.pe[:, :x.size(1)] x = self.dropout(x) return x ``` 以上代码定义了一个Transformer模型类,包括一个词嵌入层、位置编码层、Transformer编码层和一个全连接层。其中,位置编码层使用来自论文《Attention is All You Need》中提出的方法,用于为序列中的词汇位置添加信息。模型的前向传播过程首先对输入的文本进行词嵌入,然后进行位置编码,接着使用Transformer编码层进行特征提取和表示学习,将输出进行平均池化后再通过全连接层进行分类预测。这段代码可以用于文本分类任务中,输入是一个整数序列,输出是每个类别的预测概率。 ### 回答3: Transformer是一种深度学习模型架构,适用于自然语言处理任务,例如机器翻译、文本生成等。下面是一个简单的Transformer代码示例: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TransformerEncoder(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads): super(TransformerEncoder, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size) self.position_encoding = PositionalEncoding(hidden_size) self.encoder_layer = TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads) def forward(self, inputs): embeddings = self.embedding(inputs) encoded = self.position_encoding(embeddings) output = self.encoder_layer(encoded) return output class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, max_sequence_length=1000): super(PositionalEncoding, self).__init__() position_encoding = torch.zeros(max_sequence_length, hidden_size) position = torch.arange(0, max_sequence_length, dtype=torch.float).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_size, 2).float() * (-math.log(10000.0) / hidden_size)) position_encoding[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) position_encoding[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) self.register_buffer('position_encoding', position_encoding) def forward(self, inputs): seq_length = inputs.size(1) position_encoding = self.position_encoding[:seq_length, :] return inputs + position_encoding class TransformerEncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, num_heads, dropout=0.1): super(TransformerEncoderLayer, self).__init__() self.self_attention = MultiHeadAttention(hidden_size, num_heads) self.feed_forward = FeedForward(hidden_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, inputs): attended = self.self_attention(inputs) attended = self.dropout(attented) output = attended + inputs output = self.feed_forward(output) output = self.dropout(output) return output class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_heads = num_heads self.head_size = hidden_size // num_heads self.W_q = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.W_k = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.W_v = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.W_o = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) def forward(self, inputs): batch_size, seq_length, _ = inputs.size() query = self.W_q(inputs) key = self.W_k(inputs) value = self.W_v(inputs) query = query.view(batch_size, seq_length, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2) key = key.view(batch_size, seq_length, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2) value = value.view(batch_size, seq_length, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2) attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.head_size) attention_probs = F.softmax(attention_scores, dim=-1) attended = torch.matmul(attention_probs, value).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_length, self.hidden_size) output = self.W_o(attended) return output class FeedForward(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, dropout=0.1): super(FeedForward, self).__init__() self.linear1 = nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size) self.linear2 = nn.Linear(4 * hidden_size, hidden_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, inputs): output = self.linear1(inputs) output = F.relu(output) output = self.dropout(output) output = self.linear2(output) return output ``` 以上是一个简单的Transformer模型代码示例,包括了TransformerEncoder、PositionalEncoding、TransformerEncoderLayer、MultiHeadAttention和FeedForward等模块的实现。这段代码可以作为一个Transformer模型的基本框架,但是其中的具体实现可能需要根据具体任务需求进行调整和优化。
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