torch transformer网络模型代码
时间: 2023-08-29 07:07:02 浏览: 38
以下是一个基本的 Transformer 网络模型的示例代码,使用 PyTorch 实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_layers, num_heads, hidden_dim, dropout):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.pos_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, vocab_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
def forward(self, src, src_mask=None):
src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.embedding_dim)
src = self.pos_encoding(src)
output = self.transformer_encoder(src, src_mask)
output = self.fc(output)
output = self.softmax(output)
return output
```
这个网络模型的核心是 TransformerEncoder,它是由多个 TransformerEncoderLayer 堆叠而成。每个 TransformerEncoderLayer 包含一个多头注意力机制层(MultiHeadAttention)和一个前馈神经网络层(FeedForward)。在代码中,我们使用 nn.TransformerEncoder 和 nn.TransformerEncoderLayer 来实现这些层。
另外,我们还实现了一个 PositionalEncoding 层,它将位置信息编码到每个词向量中,以便模型能够处理序列信息。在 forward 方法中,我们首先将输入序列嵌入到词向量空间中,然后使用 PositionalEncoding 层对词向量进行位置编码,最后将编码后的序列输入到 TransformerEncoder 中进行处理。输出经过一个全连接层和 softmax 函数后得到最终的预测结果。