transformer代码完整版

Transformer是一种非常流行的深度学习模型，用于处理序列数据，特别是在自然语言处理任务中表现出色。下面是一个Transformer的代码完整版的简要介绍：

1. 数据预处理：首先，需要对输入数据进行预处理。这包括将文本转换为数字表示，创建输入和输出序列，以及对序列进行填充和截断等操作。

2. 模型架构：Transformer模型由编码器和解码器组成。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成。

3. 位置编码：为了捕捉序列中的位置信息，Transformer使用了位置编码。位置编码是一个矩阵，其中每一行代表一个位置的编码。

4. 注意力机制：Transformer中的核心是自注意力机制。自注意力机制允许模型在处理序列时关注不同位置的不同程度。

5. 前馈神经网络：除了自注意力机制，每个编码器和解码器层还包括一个前馈神经网络。前馈神经网络由两个全连接层组成，通过一个激活函数进行非线性变换。

6. 残差连接和层归一化：为了避免梯度消失和梯度爆炸问题，Transformer使用了残差连接和层归一化。

7. 损失函数：在训练过程中，使用交叉熵损失函数来计算模型的预测结果与真实标签之间的差异。

8. 优化器和训练：使用优化器（如Adam）来更新模型的参数，并通过反向传播算法来计算梯度并进行参数更新。

9. 推理和生成：在推理阶段，使用训练好的模型来生成输出序列。这可以通过贪婪搜索或束搜索等方法实现。

相关问题

video transformer 代码

您可以在GitHub上找到Video Swin Transformer的代码，该代码存储在以下链接中：。在这个链接中，您可以找到完整的源代码和实现细节。视频变压器的代码分为两个版本，分别是transformer_v1.py和transformer.py。transformer_v1.py更像是真正的变压器，而transformer.py则更适合用于ResNet基础上。如果您想使用transformer_v1.py，可以按照以下用法导入并使用：

from transformer_v1 import Semi_Transformer
model = Semi_Transformer(num_classes=num...)

在使用Video Swin Transformer的代码时，需要注意它与Swin Transformer的操作方法几乎相同，只是多了一个维度来处理3D数据。因此，您可以根据基于2D的说明进行操作，并简单地将其类比为3D。请注意，所提供的引用内容中的讨论主要是基于tiny版本的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Swin-Transformer代码讲解-Video Swin-Transformer](https://blog.csdn.net/ly59782/article/details/120823052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Video-Action-Transformer-Network-Pytorch-:视频行动变压器网络的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42104906/18307335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

稀疏transformer完整代码

稀疏Transformer是一种优化版的Transformer模型，可以在处理大规模数据时提高计算效率。以下是一个基于PyTorch实现的稀疏Transformer的完整代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable

class SparseSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dropout=0.1):
        super(SparseSelfAttention, self).__init__()

        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        assert d_model % num_heads == 0
        self.depth = d_model // num_heads

        self.qkv = nn.Linear(d_model, 3 * d_model)
        self.proj = nn.Linear(d_model, d_model)

        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x, mask=None):
        batch_size, seq_len, d_model = x.size()

        qkv = self.qkv(x).view(batch_size, seq_len, 3, self.num_heads, self.depth)
        qkv = qkv.permute(2, 0, 3, 1, 4)
        q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]

        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        scores = scores / (self.depth ** 0.5)

        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

        attn = self.softmax(scores)
        attn = self.dropout(attn)

        context = torch.matmul(attn, v)
        context = context.permute(1, 2, 0, 3).contiguous().view(batch_size, seq_len, -1)

        output = self.proj(context)

        return output

class SparseTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, num_layers, dropout=0.1):
        super(SparseTransformer, self).__init__()

        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        self.layers = nn.ModuleList([SparseSelfAttention(d_model, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)])

    def forward(self, x, mask=None):
        for layer in self.layers:
            x = x + layer(x, mask=mask)
            x = self.dropout(x)

        return x

上述代码中，SparseSelfAttention类实现了稀疏自注意力机制，SparseTransformer类则实现了整个稀疏Transformer模型。在训练和测试时，可以通过调用SparseTransformer的forward方法来获取模型的输出。