pytorch+transformer

PyTorch Transformer是一个基于PyTorch框架的Transformer模型实现。Transformer是一种用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）任务的架构，最初用于机器翻译，但也可以应用于其他自然语言处理任务，如文本摘要、对话生成等。

Transformer的核心是自注意力机制（self-attention），它能够将输入序列的每个位置与其他位置进行交互，以便模型能够更好地理解序列内部的关系。自注意力机制能够捕捉输入序列中每个元素与其他元素的关联程度，并根据这些关联程度进行权重调整。此外，Transformer还使用了多头注意力机制（multi-head attention），通过并行地学习多个注意力机制来增加模型的表示能力。

在PyTorch中，可以使用`torch.nn.Transformer`模块来构建Transformer模型。该模块提供了TransformerEncoder和TransformerDecoder两个子模块，分别用于编码器和解码器部分。通过堆叠多个编码器或解码器层，可以构建更深层次的Transformer模型。

以下是一个使用PyTorch Transformer构建文本分类模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.encoder_layer = TransformerEncoderLayer(hidden_dim, nhead=8)
        self.encoder = TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        encoded = self.encoder(embedded)
        pooled = torch.mean(encoded, dim=1)  # 取平均值作为全局表示
        logits = self.fc(pooled)
        return logits

# 创建模型实例
model = TransformerClassifier(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers)