tansformer的PositionalEncoding()代码是什么,你没有提供
时间: 2024-02-13 21:03:13 浏览: 27
以下是Transformer中的PositionalEncoding()代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_seq_len):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.d_model = d_model
self.max_seq_len = max_seq_len
pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_seq_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x * math.sqrt(self.d_model)
seq_len = x.size(1)
if seq_len > self.max_seq_len:
return x[:, :self.max_seq_len, :]
else:
return x + self.pe[:, :seq_len, :]
```
其中,d_model表示模型的维度,max_seq_len表示序列的最大长度。在初始化时,首先创建一个max_seq_len * d_model的全零矩阵pe,然后根据公式计算出每个位置的编码,最后将编码作为模型的固定输入。在前向传播时,将输入乘以一个sqrt(d_model),然后加上对应位置的编码,得到最终的序列表示。