class Transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout = 0.): super().__init__() self.layers = nn.ModuleList([]) for _ in range(depth): self.layers.append(nn.ModuleList([ PreNorm(dim, Attention(dim, heads = heads, dim_head = dim_head, dropout = dropout)), PreNorm(dim, FeedForward(dim, mlp_dim, dropout = dropout)) ])) def forward(self, x): for attn, ff in self.layers: x = attn(x) + x x = ff(x) + x return x 每句语句什莫意思
时间: 2023-03-09 20:02:59 浏览: 213
Transformer 是一种神经网络模型,用于处理自然语言处理任务,它的架构可以提供有效的语言表示。它的核心是一系列的注意力机制,它们可以捕捉不同输入之间的关联,并使用多头注意力和前馈网络来更新输入的表示。
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详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)
这段代码定义了一个Transformer类,它是一个神经网络模型,用于处理输入数据并输出预测结果。具体来说,模型的输入是一个大小为input_dim的向量,输出是一个大小为num_class的向量,表示预测的类别概率。
模型的主要组成部分是一个TransformerEncoder,它是由多个TransformerEncoderLayer组成的序列。每个TransformerEncoderLayer包含了一个多头自注意力层(Multi-head Attention)和两个全连接层(Feed-Forward),以及一些残差连接和层归一化操作。
在模型的前向传播过程中,输入数据首先经过一个线性变换,将其映射到一个更高维的空间中。然后,通过Rearrange操作将数据重新排列成一个三维张量,其中第一维是batch size,第二维是序列长度,第三维是特征维度,这就是TransformerEncoder的输入格式要求。接着,将数据输入到TransformerEncoder中进行处理,最后经过一系列全连接层和激活函数,得到最终的预测结果。
总的来说,这段代码实现了一个基于Transformer的神经网络模型,用于分类任务。
class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明
这段代码定义了一个名为TransAm的PyTorch模型类,它是一个Transformer模型,用于将单个数字序列转换为输出值。具体来说,它包括以下组件:
- input_embedding: 一个线性层,用于将输入序列中的每个数字转换为一个一定维度的特征向量;
- src_mask: 用于遮挡输入序列中的某些位置,以防止模型在训练过程中使用到它们;
- pos_encoder: 位置编码层,用于为输入序列中的每个数字添加位置信息;
- encoder_layer: 编码器层,用于在位置编码后对输入序列进行编码,其中d_model表示输入和输出的特征向量维度,nhead表示多头注意力的头数,dropout表示随机失活率;
- transformer_encoder: 编码器,由多个encoder_layer组成,用于对整个输入序列进行编码;
- decoder: 一个线性层,用于将最后一个编码器层的输出转换为一个单一的输出值。
举例说明,如果我们想要使用这个模型来将一个长度为10的数字序列转换为一个输出值,可以这样做:
```
import torch
model = TransAm()
input_seq = torch.randn(10,1) # 生成一个10行1列的随机数字序列
output = model(input_seq) # 将序列输入到模型中,得到一个输出值
print(output)
```