TransformerEncoder如何调用

时间: 2023-12-20 18:48:00 浏览: 99
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Transformer代码

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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) ```
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#创建Transformer class TransformerModel(nn.Module): def init(self, input_size, num_classes): super(TransformerModel, self).init() # 定义 Transformer 编码器，并指定输入维数和头数 self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1) # 定义全连接层，将 Transformer 编码器的输出映射到分类空间 self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # 在序列的第2个维度（也就是时间步或帧）上添加一维以适应 Transformer 的输入格式 x = x.unsqueeze(1) # 将输入数据流经 Transformer 编码器进行特征提取 x = self.encoder(x) # 通过压缩第2个维度将编码器的输出恢复到原来的形状 x = x.squeeze(1) # 将编码器的输出传入全连接层，获得最终的输出结果 x = self.fc(x) return x

2. 在 super(TransformerModel, self).init() 中，应该是 super(TransformerModel, self).__init__()，确保正确调用父类的初始化方法。 3. 在 forward 方法中，代码缩进不正确。需要将 forward 方法中的代码...

num_hiddens, num_layers, dropout, batch_size, num_steps = 32, 2, 0.1, 64, 10 lr, num_epochs, device = 0.005, 200, d2l.try_gpu() ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads = 32, 64, 4 key_size, query_size, value_size = 32, 32, 32 norm_shape = [32] train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) encoder = TransformerEncoder(len(src_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) decoder = TransformerDecoder( len(tgt_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder) d2l.train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device) loss 0.032, 5679.3 tokens/sec on cuda:0

接下来，调用d2l.train_seq2seq函数对模型进行训练。该函数会迭代训练数据集，并根据指定的学习率、训练轮数和目标词汇表对模型进行训练。最后，输出训练过程中的损失和每秒处理的标记数量。 根据输出信息可知，...
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