你能用python写一个多变量transfomer吗
时间: 2023-08-05 08:01:57 浏览: 40
当然可以。Transformer 是一种用于序列到序列转换的模型,它主要应用于自然语言处理任务。下面是一个基于 PyTorch 的多变量 Transformer 的简单实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiVariableTransformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, n_layers=2, n_heads=8, hidden_dim=512, dropout=0.1):
super().__init__()
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.n_layers = n_layers
self.n_heads = n_heads
self.hidden_dim = hidden_dim
self.dropout = dropout
self.embedding = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
self.positional_encoding = PositionalEncoding(hidden_dim, dropout)
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, n_heads, hidden_dim * 4, dropout)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, n_layers)
self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
x = self.positional_encoding(x)
x = self.encoder(x)
x = self.decoder(x.mean(dim=0))
return x
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim, dropout, max_len=5000):
super().__init__()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
pe = torch.zeros(max_len, hidden_dim)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_dim, 2).float() * (-math.log(10000.0) / hidden_dim))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:x.size(0), :]
return self.dropout(x)
```
此模型接受一个大小为 (seq_len, input_dim) 的输入张量,其中 seq_len 表示序列长度,input_dim 表示每个时间步的输入特征数。它返回一个大小为 (output_dim,) 的输出张量,其中 output_dim 表示输出特征数。该模型包含以下组件:
- `nn.Linear(input_dim, hidden_dim)`:输入嵌入层,将输入张量投影到 hidden_dim 维空间。
- `PositionalEncoding(hidden_dim, dropout)`:位置编码层,向输入张量添加位置编码。
- `nn.TransformerEncoder(encoder_layer, n_layers)`:编码器,将输入序列转换为表示。
- `nn.Linear(hidden_dim, output_dim)`:输出层,将表示投影到输出空间。
请注意,此代码中的 Transformer 模型仅用于演示目的。在实际应用中,您需要根据任务调整模型参数(如层数,头数和隐藏维度等)以获得更好的性能。