RealFormer代码实现
时间: 2023-10-27 20:07:18 浏览: 21
以下是一个简单的RealFormer代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class RealFormer(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
super(RealFormer, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.pos_embedding = nn.Embedding(1000, d_model)
self.encoders = nn.ModuleList([EncoderBlock(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])
self.decoder = nn.Linear(d_model, vocab_size)
def forward(self, src, tgt):
# src: [seq_len, batch_size], tgt: [seq_len, batch_size]
src_pos = torch.arange(0, src.shape[0]).unsqueeze(1).repeat(1, src.shape[1]).to(src.device)
src_emb = self.embedding(src) + self.pos_embedding(src_pos)
tgt_pos = torch.arange(0, tgt.shape[0]).unsqueeze(1).repeat(1, tgt.shape[1]).to(tgt.device)
tgt_emb = self.embedding(tgt) + self.pos_embedding(tgt_pos)
for encoder in self.encoders:
src_emb = encoder(src_emb)
dec_out = self.decoder(tgt_emb)
return dec_out
```
这个RealFormer模型包括了一个嵌入层、一个位置编码层、一个编码器和一个解码器。在正向传播时,它将源序列和目标序列作为输入,通过嵌入层和位置编码层将输入序列映射到d_model维度的向量空间中,然后通过编码器对源序列进行编码,并通过解码器将目标序列映射回词汇表上。本实现中使用的编码器是由多个EncoderBlock组成的,其中每个EncoderBlock包括了一个多头自注意力层和一个前馈神经网络层。最后通过线性变换将解码器的输出映射到词汇表上。该模型可以通过调整超参数来适应不同的任务和数据集。