深度强化学习代码gpt

GPT是一个基于Transformer的自然语言处理模型，它的全称是Generative Pre-trained Transformer。在深度强化学习中，GPT可以作为一个强大的文本生成器，用于生成对话、文本摘要等任务。

以下是一个使用PyTorch实现的GPT模型示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import functional as F


class GPT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, dim_feedforward, max_seq_len):
        super(GPT, self).__init__()
        self.vocab_size = vocab_size
        self.d_model = d_model
        self.nhead = nhead
        self.num_encoder_layers = num_encoder_layers
        self.dim_feedforward = dim_feedforward
        self.max_seq_len = max_seq_len

        # Embedding layer
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)

        # Transformer encoder layers
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers)

        # Linear layer to predict next token
        self.linear = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, seq_len)
        # Embedding layer
        embedded = self.embedding(x)
        # Transformer encoder layers
        encoded = self.encoder(embedded)
        # Linear layer to predict next token
        logits = self.linear(encoded)
        # Output probabilities
        out_probs = F.softmax(logits, dim=-1)
        return out_probs

其中，`vocab_size`表示词汇表大小，`d_model`表示词向量维度，`nhead`表示注意力头数，`num_encoder_layers`表示Transformer编码器层数，`dim_feedforward`表示全连接层的隐藏层大小，`max_seq_len`表示最大序列长度。

在`forward`方法中，首先将输入序列`x`通过嵌入层得到词向量表征`embedded`，然后将其输入到Transformer编码器中进行特征提取，最终通过线性层得到每个位置预测下一个词的概率分布`out_probs`。