transformer代码pytorch

您可以使用PyTorch来实现Transformer模型。在代码中，您可以使用nn.Embedding将输入序列中的每个标记转换为其向量表示。然后，使用PositionalEncoding将序列中每个标记的位置编码为向量。接下来，使用nn.TransformerEncoder将编码后的输入序列转换为输出序列。最后，使用nn.Linear将Transformer的输出转换为最终输出序列。您可以根据自己的需求修改超参数，例如输入和输出词汇表大小、嵌入维度、Transformer层数、隐藏层维度等等。在训练时，您需要定义损失函数和优化器，并使用PyTorch的标准训练循环进行训练。详细的代码实现可以参考文章和文章提供的链接。

相关问题

transformer代码 pytorch

Transformer代码的主要结构是由Encoder、Decoder和Projection三个部分组成的。在构造函数中，定义了这三个模块，并且指定了解码层的输出维度大小。在forward函数中，接受编码输入enc_inputs和解码输入dec_inputs，并通过Encoder对enc_inputs进行编码，然后将编码结果和解码输入传递给Decoder进行解码。最后，将解码结果通过Projection进行线性变换，得到最终的输出。

具体的代码实现如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, tgt_vocab_size):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder()  # 编码层
        self.decoder = Decoder()  # 解码层
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False)  # 输出层

    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        enc_outputs = self.encoder(enc_inputs)  # 编码
        dec_outputs = self.decoder(dec_inputs, enc_outputs)  # 解码
        outputs = self.projection(dec_outputs)  # 输出
        return outputs

其中，Encoder和Decoder是Transformer代码中的两个关键模块。Encoder负责将输入序列进行编码，而Decoder则负责根据编码结果进行解码。

请注意，以上代码只是一个伪代码示例，具体的实现可能会有一些变化，例如具体的编码和解码操作的实现方式可能会有所不同，这取决于具体的Transformer模型的设计和要解决的任务。

这段引用描述了Transformer中的编码器层和编码输入的处理方式。
这段引用描述了Transformer类的定义和forward函数的实现。
这段引用描述了代码中的一个转置操作，用于变换维度。
以上是对Transformer代码的简要说明，具体的实现细节可以参考完整的代码实现。

原生transformer代码 pytorch

以下是一个简单的原生Transformer代码示例，使用PyTorch实现：

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

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super(Transformer, self).__init__()
        
        self.d_model = d_model
        self.embedding_src = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
        self.embedding_tgt = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model, dropout)
        
        self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, 
                                          num_decoder_layers=num_decoder_layers, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout)
        
        self.fc = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
        
    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding_src(src) * math.sqrt(self.d_model)
        src = self.pos_encoder(src)
        
        tgt = self.embedding_tgt(tgt) * math.sqrt(self.d_model)
        tgt = self.pos_encoder(tgt)
        
        output = self.transformer(src, tgt)
        output = self.fc(output)
        output = self.softmax(output)
        
        return output
        
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)
        
    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

这是一个基本的Transformer模型，包含一个由嵌入层和位置编码层组成的编码器和解码器，以及一个标准的Transformer层。在正向传递中，输入经过嵌入和位置编码处理后，被送入Transformer层进行处理，最后通过全连接层和Softmax层输出结果。在位置编码层中，我们使用了一个可学习的嵌入向量和一个固定的位置编码矩阵，以将位置信息融入到输入中。