一维transformer分类模型的代码

以下是一个简单的一维Transformer分类模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_classes, num_layers=6, num_heads=8, hidden_dim=512, dropout=0.1):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()

        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(embedding_dim, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(embedding_dim, num_heads, hidden_dim, dropout), num_layers)
        self.fc = nn.Linear(embedding_dim, num_classes)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.positional_encoding(x)
        x = self.transformer_encoder(x)
        x = x.mean(dim=1)
        x = self.fc(x)
        return x

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

在这个模型中，我们使用了一个Embedding层将输入的词语转换为词向量，之后通过一个位置编码层加入位置信息，然后通过一个TransformerEncoder层进行特征提取，最后通过一个全连接层将特征转换为类别。在位置编码层中，我们使用了一个固定的位置编码公式，该公式可以根据词语在句子中的位置生成对应的位置编码向量。在TransformerEncoder层中，我们使用了nn.TransformerEncoder实现了一层Transformer编码器，其中包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。最后我们通过平均池化取得每个句子的特征，并通过一个线性层将其映射到类别空间。