timm调用transformer

根据提供的引用内容，timm库中的Vision Transformer调用了Transformer Encoder块。这些块将输入和输出都设置为（b，65，1024）的形状，并将经过特征提取后的[:,0]作为MLP head的输入。此外，timm库还使用torch.nn.Identity()来表示标识函数。

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pytorch调用transformer

以下是使用PyTorch调用Transformer的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

# 定义TransformerEncoder模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
        encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
        self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
        self.ninp = ninp
        self.decoder = nn.Linear(ninp, ntoken)

        self.init_weights()

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask

    def init_weights(self):
        initrange = 0.1
        self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

    def forward(self, src):
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask

        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output

在这个示例中，我们定义了一个名为TransformerModel的类，它继承自nn.Module。在__init__函数中，我们定义了Transformer Encoder的各个参数，包括输入和输出的维度，注意力头数，隐藏层维度，编码器层数等。在forward函数中，我们首先对输入进行编码，然后使用Transformer Encoder进行多头注意力机制和前向传播，最后输出结果。

如何调用transformer模型

要调用Transformer模型，你需要使用一个深度学习框架来加载和运行模型。以下是使用Python和PyTorch框架调用Transformer模型的基本步骤：

1. 安装 PyTorch：在终端中运行 `pip install torch` 命令来安装 PyTorch。

2. 导入所需的库：在代码文件的开头导入 PyTorch 和相关库。

import torch
from torch import nn
from torch.nn import Transformer

3. 构建Transformer模型：使用PyTorch的nn.Module类来构建自定义的Transformer模型。

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dim_feedforward, dropout):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.transformer = Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers,
                                        num_decoder_layers=num_decoder_layers, dim_feedforward=dim_feedforward,
                                        dropout=dropout)
        self.encoder_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.decoder_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, encoder_input, decoder_input):
        encoder_output = self.encoder_embedding(encoder_input)
        decoder_output = self.decoder_embedding(decoder_input)
        transformer_output = self.transformer(encoder_output, decoder_output)
        output = self.fc(transformer_output)
        return output

4. 加载预训练的模型权重：使用 `torch.load()` 函数加载已预训练的模型权重。

model = TransformerModel(nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, dim_feedforward, dropout)
model.load_state_dict(torch.load('pretrained_model.pth'))

5. 使用模型进行推理：创建输入数据，并将其传递给模型进行推理。

encoder_input = torch.tensor([[1, 2, 3]])  # 输入编码器的序列
decoder_input = torch.tensor([[4, 5, 6]])  # 输入解码器的序列

output = model(encoder_input, decoder_input)

请注意，以上代码仅为演示目的，并不是完整的可运行代码。你需要根据自己的数据和需求进行适当的修改。此外，还可以使用其他深度学习框架，如TensorFlow，来加载和使用Transformer模型。