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)
时间: 2024-04-19 19:27:55 浏览: 163
pytorch classification的.py_pytorch_pytorch分类_MNISTpytorch_
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。
阅读全文