import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class EncoderBlock(nn.Module): """Transformer编码器块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens,norm_shape, ffn_num_input, ffn_ num_hiddens, num_heads,dropout, use_bias=False, **kwargs): super(EncoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.attention = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN( ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, valid_lens): Y = self.addnorm1(X, self.attention(X, X, X, valid_lens)) return self.addnorm2(Y, self.ffn(Y)) X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

这段代码定义了一个Transformer编码器块（EncoderBlock）的类。该编码器块包含了多头注意力（MultiHeadAttention）、残差连接与层规范化（AddNorm）和基于位置的前馈网络（PositionWiseFFN）。

在初始化方法中，首先创建了一个多头注意力的实例self.attention，然后创建了两个AddNorm实例self.addnorm1和self.addnorm2，分别用于在注意力和前馈网络之后进行残差连接与层规范化。最后创建了一个PositionWiseFFN实例self.ffn。

在前向传播方法中，输入张量X和有效长度valid_lens被输入到多头注意力中进行自注意力计算，并通过残差连接与层规范化进行处理。然后将处理后的张量输入到基于位置的前馈网络中，再次通过残差连接与层规范化进行处理。最后返回处理后的张量Y。

在代码的最后，创建了一个EncoderBlock的实例encoder_blk，并对其进行了评估（eval()）。然后，将一个大小为(2, 100, 24)的张量X和有效长度valid_lens输入到encoder_blk中，并打印出输出张量的形状。

结果是一个大小为(2, 100, 24)的张量，表示经过Transformer编码器块后的输出张量的形状与输入张量相同。

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import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class TransformerEncoder(d2l.Encoder): """Transformer编码器""" def __init__(self, vocab_size, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout, use_bias=False, **kwargs): super(TransformerEncoder, self).__init__(**kwargs) self.num_hiddens = num_hiddens self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens) self.pos_encoding = d2l.PositionalEncoding(num_hiddens, dropout) self.blks = nn.Sequential() for i in range(num_layers): self.blks.add_module("block"+str(i), EncoderBlock(key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias)) def forward(self, X, valid_lens, *args): # 因为位置编码值在-1和1之间， # 因此嵌入值乘以嵌入维度的平方根进行缩放， # 然后再与位置编码相加。 X = self.pos_encoding(self.embedding(X) * math.sqrt(self.num_hiddens)) self.attention_weights = [None] * len(self.blks) for i, blk in enumerate(self.blks): X = blk(X, valid_lens) self.attention_weights[ i] = blk.attention.attention.attention_weights return X X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

这段代码定义了一个Transformer编码器（TransformerEncoder）的类，它继承自d2l.Encoder。该编码器包含了嵌入层（Embedding）、位置编码层（PositionalEncoding）和多个EncoderBlock组成的序列。

在初始化方法中，首先创建了一个Embedding实例self.embedding，用于将输入的词索引映射为词向量。然后创建了一个PositionalEncoding实例self.pos_encoding，用于对词向量进行位置编码。接下来创建了一个包含多个EncoderBlock的序列self.blks，每个EncoderBlock具有指定的参数。

在前向传播方法中，首先将输入张量X通过嵌入层和位置编码层进行处理。嵌入层将词索引转换为词向量，并与位置编码相加。然后，依次对序列中的每个EncoderBlock进行前向传播，并记录每个Attention层的注意力权重。最后返回处理后的张量X和注意力权重列表。

在代码的最后，创建了一个大小为(2, 100, 24)的张量X和有效长度valid_lens，表示输入和有效长度。然后创建了一个EncoderBlock的实例encoder_blk，并对其进行了评估（eval()）。将张量X和有效长度valid_lens输入到encoder_blk中，并打印出输出张量的形状。

结果是一个大小为(2, 100, 24)的张量，表示经过Transformer编码器处理后的输出张量的形状与输入张量相同。

tcn.transformer需要什么依赖库

tcn.transformer是一个基于Transformer架构的时间序列预测模型，需要以下依赖库：
1. PyTorch：深度学习框架
2. numpy：数值计算库
3. pandas：数据处理库
4. scikit-learn：机器学习库
5. matplotlib：绘图库

如果您使用的是Anaconda环境，可以通过以下命令安装：

conda install pytorch numpy pandas scikit-learn matplotlib

如果您使用的是pip，可以通过以下命令安装：

pip install torch numpy pandas scikit-learn matplotlib