class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000): # d_model:词嵌入维度 # dropout:置零比率 # max_len:每个句子最大的长度 super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) 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(1000.0) / 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 + Variable(self.pe[:, :x.size(1)], requires_grad=False) return self.dropout(x)

这是一个用于实现位置编码的类`PositionalEncoding`。在Transformer模型中，位置编码用于为输入序列中的每个位置添加一些位置信息。这样做是因为Transformer没有使用循环或卷积操作来处理序列，而是通过自注意力机制来处理输入的位置关系。

在这个类中，`__init__`方法初始化了位置编码层的参数。`d_model`表示词嵌入的维度，`dropout`表示置零比率，`max_len`表示每个句子最大的长度。在该方法中，首先创建一个大小为`max_len`x`d_model`的零矩阵`pe`，然后计算位置编码的值。位置编码的计算方式是根据位置和维度来计算正弦和余弦值，并将它们分别赋值给`pe`矩阵的奇数和偶数列。最后，将生成的位置编码矩阵`pe`添加到模型的缓冲区中。

`forward`方法用于应用位置编码到输入张量`x`上。首先从缓冲区中获取位置编码矩阵`pe`的前`x.size(1)`个位置，并将其与输入张量相加。然后应用dropout操作，并返回结果。

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