self.encoder2 = nn.Embedding(9, 4)

这段代码的作用是构建一个Embedding层，其中9表示输入的特征向量中的一个元素的最大取值（即特征向量中的元素取值范围为[0,8]），4表示嵌入向量的维度。Embedding层用于将输入的特征向量中的元素转换为嵌入向量序列，其中每个元素被转换为一个固定大小的向量表示，以便模型能够对输入序列进行处理。self.encoder2表示构建的Embedding层，可以用于将特征向量中的元素转换为嵌入向量序列。

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self.encoder = nn.Embedding(ntoken, 128)

这段代码的作用是构建一个Embedding层，其中ntoken表示词汇表的大小，128表示嵌入向量的维度。Embedding层用于将输入的词汇序列转换为嵌入向量序列，其中每个词汇被转换为一个固定大小的向量表示，以便模型能够对输入序列进行处理。self.encoder表示构建的Embedding层，可以用于将输入的词汇序列转换为嵌入向量序列。

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

这是一段使用 PyTorch 实现的 Transformer 模型的代码，用于自然语言处理任务中的序列建模，例如文本分类、机器翻译等。

该模型的输入是一个词汇表大小为 `vocab_size`，最大序列长度为 `max_seq_len` 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 `embed_dim`。模型使用了 `n_layer` 层 TransformerEncoderLayer，每个 EncoderLayer 中包含了 `n_head` 个注意力头（self-attention）。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 `hidden_dim`，Feedforward 层的大小为 `ff_dim`，并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 `hidden_drop` 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间，使用了一个 `embed_drop` 的 Dropout。

在 forward 方法中，输入的 `x` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的整数张量，表示一个批次中的多个序列。`mask` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的布尔型张量，用于指示哪些位置是填充值，需要被屏蔽。在 encode 方法中，模型首先将输入的 `x` 转置为 `(seq_len, batch_size)` 的形状，然后将其输入到 TransformerEncoder 中进行编码。最后，将编码结果再次转置为 `(batch_size, seq_len)` 的形状并返回。