一维transformer 分类 代码

以下是使用PyTorch实现的一维Transformer分类器的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, num_classes, dropout_prob):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.encoder = TransformerEncoder(input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout_prob)
        self.classifier = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
        
    def forward(self, inputs):
        x = self.encoder(inputs)
        x = x.mean(dim=1) # 将序列的特征沿着时间维度求平均值
        logits = self.classifier(x)
        return logits

这个代码实现了一个简单的一维Transformer分类器，包括一个TransformerEncoder和一个全连接分类器。在forward方法中，输入序列被输入到TransformerEncoder中进行编码，然后将所有时间步的特征沿着时间维度求平均值，最后通过全连接分类器进行分类。