pytorch构建mmoe

根据引用[1]中的描述，mmoe是一种新的MTL网络架构的创新，它实际上就是多个门的moe网络。每个任务都有一个门控网络，输入多个专家的过程和moe无任何区别。因此，构建mmoe网络需要实现多个门控网络和多个专家网络的组合。

以下是一个使用PyTorch构建mmoe网络的示例代码：

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

class MMOE(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, num_tasks, hidden_size):
        super(MMOE, self).__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.num_tasks = num_tasks
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 专家网络
        self.expert_nets = nn.ModuleList([nn.Sequential(
            nn.Linear(10, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, 1)
        ) for i in range(num_experts)])
        
        # 门控网络
        self.gate_nets = nn.ModuleList([nn.Sequential(
            nn.Linear(10, hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(hidden_size, num_tasks),
            nn.Softmax(dim=1)
        ) for i in range(num_tasks)])
        
    def forward(self, x):
        expert_outputs = []
        for i in range(self.num_experts):
            expert_outputs.append(self.expert_nets[i](x))
        expert_outputs = torch.cat(expert_outputs, dim=1)
        
        task_outputs = []
        for i in range(self.num_tasks):
            gate_output = self.gate_nets[i](x)
            task_output = torch.matmul(expert_outputs, gate_output.unsqueeze(2)).squeeze()
            task_outputs.append(task_output)
        task_outputs = torch.stack(task_outputs, dim=1)
        
        return task_outputs

在这个示例中，我们定义了一个名为MMOE的类，它继承自PyTorch的nn.Module类。在构造函数中，我们定义了三个参数：num_experts表示专家网络的数量，num_tasks表示任务的数量，hidden_size表示隐藏层的大小。在类的初始化过程中，我们定义了两个列表：一个是专家网络列表，另一个是门控网络列表。每个专家网络都是一个包含三个线性层和两个ReLU激活函数的序列模块。每个门控网络都是一个包含两个线性层和一个softmax激活函数的序列模块。

在forward函数中，我们首先对输入数据x分别通过所有的专家网络，得到每个专家网络的输出。然后，我们将所有专家网络的输出拼接在一起，得到一个形状为(batch_size, num_experts)的张量。接下来，我们对每个任务分别通过所有的门控网络，得到每个门控网络的输出。然后，我们将所有门控网络的输出与专家网络的输出进行矩阵乘法，得到每个任务的输出。最后，我们将所有任务的输出拼接在一起，得到一个形状为(batch_size, num_tasks)的张量，表示每个样本在所有任务上的预测结果。