self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, transformer_width)

这行代码是在定义一个类的初始化方法中，创建了一个嵌入层（Embedding）用于将文本数据中的词汇编号映射为向量表示。其中，`vocab_size` 表示词汇表的大小，`transformer_width` 表示嵌入向量的维度。这个嵌入层的作用是将输入的文本数据中的每个词汇编号转换为对应的向量表示，从而方便后续的模型训练和推理。在自然语言处理任务中，通常使用预训练的词向量来初始化这个嵌入层，以提高模型的性能。

相关问题

torch.nn.transformer进行文本分类

可以使用torch.nn.transformer来进行文本分类，具体流程如下：

1. 准备数据集，将训练数据和测试数据转化为tensor格式。

2. 构建Transformer模型，可以使用PyTorch提供的预训练模型，也可以自行构建模型。

3. 定义损失函数，常用的有交叉熵损失函数。

4. 定义优化器，常用的有Adam优化器。

5. 进行模型训练，使用训练数据对模型进行训练，并在测试数据上进行测试。

6. 对模型进行评估，可以使用准确率、F1分数等指标进行评估。

下面是一个简单的代码示例，用于实现基于Transformer的文本分类：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import IMDB
from torchtext.data import Field, LabelField, BucketIterator

# 将数据集转换为tensor格式
TEXT = Field(tokenize='spacy')
LABEL = LabelField(dtype=torch.float)

train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL)

TEXT.build_vocab(train_data, max_size=25000)
LABEL.build_vocab(train_data)

train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data, test_data), batch_size=64, device=torch.device('cuda'))

# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
        self.model_type = 'Transformer'
        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, 1)

        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, src_mask):
        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, src_mask)
        output = output.mean(dim=0)
        output = self.decoder(output)
        return output.squeeze()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
model = TransformerModel(len(TEXT.vocab), 512, 8, 2048, 6, dropout=0.5).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005)

# 进行模型训练
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    model.train()
    epoch_loss = 0
    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        src = batch.text
        trg = batch.label
        src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
        output = model(src, src_mask)
        loss = criterion(output, trg)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        epoch_loss += loss.item()
    return epoch_loss / len(iterator)

# 在测试数据上进行测试
def evaluate(model, iterator, criterion):
    model.eval()
    epoch_loss = 0
    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            src = batch.text
            trg = batch.label
            src_mask = model.generate_square_subsequent_mask(src.shape[0]).to(device)
            output = model(src, src_mask)
            loss = criterion(output, trg)
            epoch_loss += loss.item()
    return epoch_loss / len(iterator)

N_EPOCHS = 10
best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(N_EPOCHS):

    train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss = evaluate(model, test_iterator, criterion)

    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        torch.save(model.state_dict(), 'tut6-model.pt')

    print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Val. Loss: {valid_loss:.3f}')

该示例中使用了IMDB数据集来进行文本分类，使用了PyTorch提供的Transformer模型，并使用Adam优化器进行模型训练。在进行模型训练时，使用了交叉熵损失函数来计算损失。最后，通过在测试数据上进行测试，评估了模型的性能。

transformer embedding和positionembedding

### Transformer 模型中的嵌入层

在自然语言处理领域，Transformer架构通过引入自注意力机制来改进序列建模的效果。为了使模型能够理解输入数据，在输入阶段会应用两种类型的嵌入：词嵌入（Token Embedding）和位置嵌入（Positional Encoding）。这些嵌入共同作用于将离散的单词映射到连续向量空间中。

#### Token Embedding (词嵌入)

对于每一个输入token，都会有一个对应的d维向量表示其语义信息。这个过程通常基于预训练好的词表实现，即给定一个大小为V的词汇库，则可以构建一个形状为[V,d]的查找矩阵W_emb。当遇到具体词语时，只需索引该矩阵即可获得相应的低维度稠密特征表达[^1]。

import torch.nn as nn

class TokenEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size: int, emb_size):
        super(TokenEmbedding, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_size)
        
    def forward(self, tokens):  
        return self.embedding(tokens) * math.sqrt(emb_size)

#### Positional Encoding (位置编码)

由于Transformer摒弃了传统的RNN/LSTM结构而完全依赖于前馈神经网络，因此无法捕捉序列内部的时间顺序关系。为此，研究者设计了一种特殊的位置编码方案——波形函数形式的位置编码，它被加到了原始的token embeddings之上。这种做法不仅保留了绝对位置的信息，同时也允许模型学习相对距离特性。

公式如下：

\[
PE_{pos,2i}=\sin(pos/10000^{2i/d_{model}}), \quad PE_{pos,2i+1}=\cos(pos/10000^{2i/d_{model}})
\]

其中\( pos \)代表token在整个句子中的线性序号； \( i \in [0,\frac{d}{2})\) 表示embedding维度的一半范围内的整数下标； \( d_{model}\) 则指定了最终输出embeddings的总宽度。

def get_positional_encoding(max_len, d_model):
    pe = torch.zeros(max_len, d_model)
    position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
    div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
                         -(math.log(10000.0) / d_model))
    
    pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
    pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
    
    return pe.unsqueeze(0)