transformer vae 代码

以下是一个简化的Transformer VAE的代码示例：

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


class TransformerVAE(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim):
        super(TransformerVAE, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoderLayer(input_dim, hidden_dim)
        self.decoder = nn.TransformerDecoderLayer(input_dim, hidden_dim)
        self.fc_mu = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        self.fc_logvar = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        self.fc_z = nn.Linear(latent_dim, hidden_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        mu = self.fc_mu(x)
        logvar = self.fc_logvar(x)
        std = torch.exp(0.5 * logvar)
        epsilon = torch.randn_like(std)
        z = mu + epsilon * std
        z = self.fc_z(z)
        x_hat = self.decoder(z)
        return x_hat, mu, logvar

    def generate(self, z):
        z = self.fc_z(z)
        x_hat = self.decoder(z)
        return x_hat

上述代码使用PyTorch实现了一个简单的Transformer VAE模型。其中，`TransformerVAE`类包含了编码器（`encoder`）、解码器（`decoder`）以及与潜在向量相关的线性层（`fc_mu`、`fc_logvar`、`fc_z`）。

在前向传播方法中，输入数据经过编码器得到隐藏表示，然后通过线性层生成潜在向量的均值和方差。通过对方差进行采样，得到潜在向量。潜在向量经过线性层后，进入解码器生成重建的数据。

另外，还提供了一个`generate`方法，用于根据给定的潜在向量生成数据。

请注意，这只是一个简化的示例，真实的Transformer VAE模型可能包含更多的组件和层。此代码仅供参考，实际应用中可能需要进行相应的修改和调整。