transformer模型demo
时间: 2023-09-05 11:07:40 浏览: 61
您好!以下是一个Transformer模型的简单演示:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
# 定义Transformer模型
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, num_tokens, d_model, nhead, dim_feedforward, num_layers):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(num_tokens, d_model)
self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
self.fc = nn.Linear(d_model, num_tokens)
def forward(self, src):
src = self.embedding(src)
output = self.transformer(src)
output = self.fc(output)
return output
# 定义数据和超参数
num_tokens = 100 # 输入数据中的符号数
d_model = 256 # Transformer模型中的向量维度
nhead = 4 # 自注意力头的数量
dim_feedforward = 512 # 前馈神经网络的隐藏层大小
num_layers = 6 # Transformer模型中的编码器层数
# 创建Transformer模型实例
model = TransformerModel(num_tokens, d_model, nhead, dim_feedforward, num_layers)
# 创建输入数据(假设为一批大小为32的序列)
batch_size = 32
seq_length = 10
input_data = torch.randint(0, num_tokens, (batch_size, seq_length))
# 前向传播
output = model(input_data)
# 打印输出结果的形状
print(output.shape)
```
上述代码创建了一个简单的Transformer模型,并对输入数据进行了前向传播。您可以根据自己的需求修改模型的超参数和输入数据来进行实验。
希望这个简单的演示对您有所帮助!如果您有任何其他问题,请随时提问。