transformer分类代码 decoder
时间: 2023-10-13 18:15:10 浏览: 41
以下是一个简单的 Transformer Decoder 的分类代码示例,使用 PyTorch 实现:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class TransformerDecoder(nn.Module):
def __init__(self, n_heads, n_layers, d_model, d_ff, max_seq_len, n_classes):
super(TransformerDecoder, self).__init__()
# Embedding layer
self.embedding = nn.Embedding(max_seq_len, d_model)
# Decoder layers
self.decoder_layers = nn.ModuleList([
nn.TransformerDecoderLayer(d_model, n_heads, d_ff)
for _ in range(n_layers)
])
# Final linear layer
self.fc = nn.Linear(d_model, n_classes)
def forward(self, x, memory, padding_mask=None, tgt_mask=None):
# Embed input sequence
x = self.embedding(x)
# Pass through decoder layers
for layer in self.decoder_layers:
x = layer(x, memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=padding_mask)
# Average pool across sequence length
x = x.mean(dim=1)
# Final linear layer
x = self.fc(x)
# Softmax activation
x = F.softmax(x, dim=-1)
return x
```
这个 Decoder 使用了 PyTorch 自带的 `nn.TransformerDecoderLayer` 模块来构建 Decoder 层。它接受一个输入序列 `x`,一个记忆序列 `memory`(通常是编码器的输出),以及一个填充掩码 `padding_mask` 和一个目标掩码 `tgt_mask`(用于遮蔽未来的信息)。在每个 Decoder 层中,输入序列 `x` 会经过一系列的多头自注意力和前馈神经网络操作,然后被传递到下一层。最后,我们对输出进行平均池化,然后通过一个线性层和 softmax 激活函数进行分类。