py写一个transformer代码
时间: 2023-10-18 21:13:29 浏览: 50
好的,我可以为您提供一个简单的 Transformer 模型的代码,让您了解其基本构造和工作流程。请注意这只是一个参考样例,具体实现可能因应用场景不同而有所区别,您需要根据实际需要修改相关变量和参数。
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout):
super(Transformer, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)
self.pos_encoding = PositionalEncoding(hidden_size, dropout)
self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads, 2*hidden_size, dropout)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers)
self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(hidden_size, num_heads, 2*hidden_size, dropout)
self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers)
self.out = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
def forward(self, src, tgt):
src_embedded = self.embedding(src)
src_encoded = self.encoder(self.pos_encoding(src_embedded))
tgt_embedded = self.embedding(tgt)
tgt_encoded = self.decoder(self.pos_encoding(tgt_embedded),
src_encoded)
tgt_logits = self.out(tgt_encoded)
tgt_probs = self.softmax(tgt_logits)
return tgt_probs
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)
```
此代码实现了一个基本的 Transformer 模型,在自然语言处理领域有着广泛的应用。其中主要包括了 Embedding 层、Positional Encoding 层、Encoder 层、Decoder 层和输出层。
在这里我使用 PyTorch 框架来实现此模型,该模型包含 TransformerEncoder 和 TransformerDecoder 两个部分,分别用于对输入序列进行编码和对解码序列进行解码。这里我使用标准的 EncoderLayer 和 DecoderLayer 类来实现 Encoder 层和 Decoder 层的构建。
同时我还实现了一个位置编码层(Positional Encoding),用于向 Embedding 后的输入序列中添加位置信息。
当然这只是其中的一部分代码,具体实现时还需要根据实际应用场景进行修改和调整。我希望以上代码能帮助您初步了解如何实现一个基本的 Transformer 模型,如有疑问请随时向我提出。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)