class PositionalEmbedding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super(PositionalEmbedding, self).__init__() # Compute the positional encodings once in log space. pe = torch.zeros(max_len, d_model).float() pe.require_grad = False position = torch.arange(0, max_len).float().unsqueeze(1) div_term = (torch.arange(0, d_model, 2).float() * -(math.log(10000.0) / d_model)).exp() pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0) self.register_buffer('pe', pe)

这段代码定义了一个名为 PositionalEmbedding 的 PyTorch 模型类，用于生成位置编码。构造函数 `__init__` 接受两个参数：`d_model` 表示模型的维度大小，`max_len` 表示位置编码的最大长度，默认为 5000。

在构造函数中，首先创建了一个形状为 `(max_len, d_model)` 的全零张量 `pe`，并将其设置为不可训练 (`require_grad = False`)。接着创建了两个辅助张量 `position` 和 `div_term`。`position` 是一个从 0 到 `max_len-1` 的一维浮点数张量。`div_term` 是一个计算位置编码的除法项，通过取对数和指数运算得到。

接下来，通过对 `pe` 进行操作，将位置编码赋值给 `pe`。具体地，通过切片操作 `pe[:, 0::2]` 和 `pe[:, 1::2]`，分别对偶数索引和奇数索引的列进行赋值。其中，偶数索引的列使用正弦函数进行编码，奇数索引的列使用余弦函数进行编码。

最后，将 `pe` 进行维度扩展，增加一个维度，并通过 `self.register_buffer()` 方法将其注册为模型的缓冲（buffer），使其在模型保存和加载过程中保持不变。

这样，PositionalEmbedding 模型就可以在前向传播过程中生成位置编码，并在训练过程中不进行参数更新。

相关问题

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。

class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000): # d_model:词嵌入维度 # dropout:置零比率 # max_len:每个句子最大的长度 super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1) div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(1000.0) / d_model)) pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) pe = pe.unsqueeze(0) self.register_buffer("pe", pe) def forward(self, x): x = x + Variable(self.pe[:, :x.size(1)], requires_grad=False) return self.dropout(x)

这是一个用于实现位置编码的类`PositionalEncoding`。在Transformer模型中，位置编码用于为输入序列中的每个位置添加一些位置信息。这样做是因为Transformer没有使用循环或卷积操作来处理序列，而是通过自注意力机制来处理输入的位置关系。

在这个类中，`__init__`方法初始化了位置编码层的参数。`d_model`表示词嵌入的维度，`dropout`表示置零比率，`max_len`表示每个句子最大的长度。在该方法中，首先创建一个大小为`max_len`x`d_model`的零矩阵`pe`，然后计算位置编码的值。位置编码的计算方式是根据位置和维度来计算正弦和余弦值，并将它们分别赋值给`pe`矩阵的奇数和偶数列。最后，将生成的位置编码矩阵`pe`添加到模型的缓冲区中。

`forward`方法用于应用位置编码到输入张量`x`上。首先从缓冲区中获取位置编码矩阵`pe`的前`x.size(1)`个位置，并将其与输入张量相加。然后应用dropout操作，并返回结果。

请注意，此代码片段缺少一些必要的导入语句和变量定义，因此无法直接运行。如果您有其他问题，请继续提问。