TransformerEncoder如何调用
时间: 2023-12-20 17:48:00 浏览: 40
TransformerEncoder可以通过以下代码进行调用:
```
import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
# 输入数据
input_data = ...
# 创建TransformerEncoderLayer实例
encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model=num_features, nhead=num_attention_heads)
# 创建TransformerEncoder实例
transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_transformer_layers)
# 对输入数据进行编码
encoded_data = transformer_encoder(input_data)
```
相关问题
pytorch调用transformer
以下是使用PyTorch调用Transformer的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
# 定义TransformerEncoder模型
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.model_type = 'Transformer'
self.src_mask = None
self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.ninp = ninp
self.decoder = nn.Linear(ninp, ntoken)
self.init_weights()
def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
return mask
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src):
if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
device = src.device
mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
self.src_mask = mask
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
output = self.decoder(output)
return output
```
在这个示例中,我们定义了一个名为TransformerModel的类,它继承自nn.Module。在__init__函数中,我们定义了Transformer Encoder的各个参数,包括输入和输出的维度,注意力头数,隐藏层维度,编码器层数等。在forward函数中,我们首先对输入进行编码,然后使用Transformer Encoder进行多头注意力机制和前向传播,最后输出结果。
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
"from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer"是Python代码中的import语句,它用于导入PyTorch库中的TransformerEncoder和TransformerEncoderLayer这两个类。这两个类是Transformer模型的编码器部分的组成部分。TransformerEncoderLayer是Transformer编码器的一个层,用于处理输入数据并生成编码表示。而TransformerEncoder则是将多个TransformerEncoderLayer层组合在一起形成完整的编码器。可以通过调用这些类的实例来构建和使用Transformer模型的编码器部分。引用给出了一个示例,展示了如何使用这两个类来创建一个Transformer编码器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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