自然语言分类transformer代码

### 回答1：
以下是一个基于transformer的自然语言分类代码示例，使用PyTorch实现：

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

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, n_heads, dropout):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.pos_encoding = PositionalEncoding(hidden_dim, dropout)
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_dim, n_heads, hidden_dim * 4, dropout)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, n_layers)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        embedded = self.pos_encoding(embedded)
        encoded = self.encoder(embedded)
        pooled = torch.mean(encoded, dim=1)
        logits = self.fc(pooled)
        return logits
    
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, dropout, max_len=5000):
        super().__init__()
        
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_dim, 2) * -(math.log(10000.0) / hidden_dim))
        sin = torch.sin(position * div_term)
        cos = torch.cos(position * div_term)
        pe = torch.cat((sin, cos), dim=1).unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)
        
    def forward(self, x):
        x = x * math.sqrt(self.pe.shape[1])
        x = x + self.pe[:, :x.shape[1]].clone().detach()
        return self.dropout(x)

该模型包括一个嵌入层、一个位置编码层、多个transformer编码器层、一个全连接层。其中，位置编码层使用sine和cosine函数来向嵌入层添加位置信息。

训练代码：

def train(model, iterator, optimizer, criterion):
    model.train()
    
    epoch_loss = 0
    
    for batch in iterator:
        optimizer.zero_grad()
        
        text, labels = batch
        
        predictions = model(text)
        
        loss = criterion(predictions, labels)
        
        loss.backward()
        
        optimizer.step()
        
        epoch_loss += loss.item()
        
    return epoch_loss / len(iterator)

def evaluate(model, iterator, criterion):
    model.eval()
    
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    
    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            text, labels = batch

            predictions = model(text)

            loss = criterion(predictions, labels)
            
            acc = categorical_accuracy(predictions, labels)

            epoch_loss += loss.item()
            epoch_acc += acc.item()

    return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)

def categorical_accuracy(preds, y):
    max_preds = preds.argmax(dim=1, keepdim=True)
    correct = max_preds.squeeze(1).eq(y)
    return correct.sum() / torch.FloatTensor([y.shape[0]])

N_EPOCHS = 10
CLIP = 1

model = TransformerClassifier(INPUT_DIM, HIDDEN_DIM, OUTPUT_DIM, N_LAYERS, N_HEADS, DROPOUT)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(N_EPOCHS):

    train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
    valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_iterator, criterion)

    print(f'Epoch: {epoch+1:02}')
    print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f}')
    print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} |  Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')

其中，训练函数中使用交叉熵损失函数，评估函数中计算了分类精度。在训练过程中，使用Adam优化器进行优化，同时进行梯度裁剪以避免梯度爆炸问题。

### 回答2：
自然语言分类是指将自然语言文本分为不同的类别或标签。Transformer是一种强大的深度学习模型，经常被用于处理自然语言处理任务。下面是一个简单的自然语言分类Transformer代码示例：

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

class TransformerClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, d_model, nhead, num_layers, d_feedforward, dropout):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, d_feedforward, dropout), num_layers)
        self.linear = nn.Linear(d_model, num_classes)
        
    def forward(self, src):
        src = src.permute(1, 0)  # 调整输入形状
        output = self.encoder(src)
        output = output.mean(dim=0)  # 对序列进行平均池化
        output = self.linear(output)
        return F.log_softmax(output, dim=1)

在这个代码中，模型的核心是TransformerEncoder，它是由多个TransformerEncoderLayer组成的。每个TransformerEncoderLayer包含一个多头自注意力机制和一个全连接前馈网络。

模型的输入是一个文本序列，shape为(batch_size, seq_len, d_model)，其中batch_size为批大小，seq_len为序列长度，d_model为词嵌入维度。

在forward方法中，我们首先调整输入的形状，然后将其传递给TransformerEncoder来获取编码表示。然后，我们对编码表示进行平均池化，得到一个全局表示。最后，使用一个线性层将全局表示映射到类别标签空间，并使用log_softmax来计算预测概率。

这是一个简单的自然语言分类Transformer代码示例，你可以根据具体的任务需求进行进一步的修改和优化。