transformer fn层

Transformer 模型中的 fn 层是指 Feedforward 网络层，它是 Transformer 模型中的一个重要组成部分。fn 层由两个线性变换和一个激活函数组成，其中第一个线性变换将输入向量映射到一个更高维度的空间，第二个线性变换将其映射回原始维度。激活函数通常是 ReLU 函数，它在两个线性变换之间进行。fn 层的作用是对每个位置的向量进行非线性变换，以便更好地捕捉序列中的局部特征。

以下是一个示例代码，展示了如何在 PyTorch 中实现 Transformer 模型中的 fn 层：

import torch.nn as nn

class FeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff):
        super(FeedForward, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)

    def forward(self, x):
        x = self.linear1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.linear2(x)
        return x

相关问题

vit transformer中mlp层代码

在 ViT（Vision Transformer）中，MLP (Multilayer Perceptron) 层被称为 `MlpBlock`，它由两个线性变换（Linear）和一个激活函数（GELU）组成。以下是 `MlpBlock` 的 PyTorch 实现代码：

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

class MlpBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, mlp_ratio=4.0):
        super(MlpBlock, self).__init__()
        hidden_features = int(in_features * mlp_ratio)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, in_features)
        self.act_fn = nn.GELU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.act_fn(x)
        x = self.fc2(x)
        x = F.dropout(x, p=0.1)
        x = x + input
        return x

在上面的代码中，`in_features` 指的是输入特征的维度，`mlp_ratio` 是一个超参数，它控制了隐藏层的大小（即第一个线性变换的输出维度）相对于输入特征的大小。`MlpBlock` 的 `forward` 方法首先对输入数据进行第一个线性变换，然后通过激活函数（GELU）进行非线性变换，再进行第二个线性变换。之后，还进行了一个 dropout 操作，最后将该层的输出与输入相加并返回。这里的相加是指残差连接（Residual Connection），它有助于提高模型的训练效果。

transformer迁移学习代码

Transformer迁移学习是一种使用预训练的Transformer模型来完成特定任务的技术。下面是一个使用Python编写的Transformer迁移学习代码的示例。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 加载预训练的Transformer模型和Tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)

# 定义自定义头部网络层
class CustomHead(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)
    
    def forward(self, x):
        out = self.fc(x)
        return out

# 替换预训练模型的头部网络层
num_labels = 2
model.config.num_labels = num_labels
model.classifier = CustomHead(model.config.hidden_size, num_labels)

# 加载和预处理数据
data = [['文本1', 0], ['文本2', 1], ...]  # 数据格式为文本和标签的列表，0表示负面，1表示正面
max_seq_length = 128
input_ids = []
attention_masks = []
labels = []
for item in data:
    inputs = tokenizer.encode_plus(item[0], add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, padding='max_length', truncation=True)
    input_ids.append(inputs['input_ids'])
    attention_masks.append(inputs['attention_mask'])
    labels.append(item[1])
    
input_ids = torch.tensor(input_ids)
attention_masks = torch.tensor(attention_masks)
labels = torch.tensor(labels)

# 训练模型
batch_size = 32
epochs = 10
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(epochs):
    total_loss = 0
    for i in range(0, len(data), batch_size):
        optimizer.zero_grad()
        inputs = input_ids[i:i+batch_size]
        masks = attention_masks[i:i+batch_size]
        y = labels[i:i+batch_size]
        
        outputs = model(inputs, attention_mask=masks)
        logits = outputs.logits
        loss = loss_fn(logits, y)
        
        total_loss += loss.item()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    
    avg_loss = total_loss / (len(data) / batch_size)
    print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {avg_loss}')
    
# 使用模型进行预测
text = '文本'
inputs = tokenizer.encode_plus(text, add_special_tokens=True, max_length=max_seq_length, padding='max_length', truncation=True, return_tensors='pt')
outputs = model(inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)

print(f'预测结果: {predictions}')

这段代码首先加载预训练的Transformer模型和Tokenizer，然后定义了一个自定义的头部网络层，接着用自定义的头部替换预训练模型的默认头部。然后加载和预处理数据，包括将文本转换为输入ID和注意力掩码，并加载标签数据。接下来，使用AdamW优化器和交叉熵损失函数训练模型。最后，使用训练好的模型进行预测。