transformer github源代码要pytorch版本的

如果你需要PyTorch版本的Transformer源代码，可以参考以下链接：

https://github.com/huggingface/transformers

这是由Hugging Face开发的Transformers库，其中包括了许多不同的自然语言处理模型，包括Transformer。这个库提供了预训练模型以及源代码，使得你可以轻松地使用Transformer来解决不同的自然语言处理任务。其中包括了多个预训练的Transformer模型，例如BERT、GPT和XLNet等。同时，这个库也提供了许多示例代码，使得你可以快速上手使用Transformer。

相关问题

how can i use transformer-xl in pytorch

### 回答1：
要在 PyTorch 中使用 Transformer-XL，你可以使用 PyTorch 的 `nn.Transformer` 类。

首先，你需要安装 PyTorch 和 torchtext。然后，你可以在你的代码中导入这些模块：

import torch
import torchtext
from torchtext.datasets import TranslationDataset, Multi30k
from torchtext.data import Field, BucketIterator

import spacy

import random
import math
import time

接下来，你可以定义源语言和目标语言的 `Field` 对象：

SEED = 1234

random.seed(SEED)
torch.manual_seed(SEED)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

spacy_de = spacy.load('de')
spacy_en = spacy.load('en')

def tokenize_de(text):
    """
    Tokenizes German text from a string into a list of strings
    """
    return [tok.text for tok in spacy_de.tokenizer(text)]

def tokenize_en(text):
    """
    Tokenizes English text from a string into a list of strings
    """
    return [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(text)]

SRC = Field(tokenize = tokenize_de, 
            init_token = '<sos>', 
            eos_token = '<eos>', 
            lower = True)

TRG = Field(tokenize = tokenize_en, 
            init_token = '<sos>', 
            eos_token = '<eos>', 
            lower = True)

然后，你可以使用 `torchtext.datasets.TranslationDataset` 类加载数据集：

train_data, valid_data, test_data = TranslationDataset.splits(
    exts=('.de', '.en'), fields=(SRC, TRG), 
    path='path/to/data', 
    train='train', validation='val', test='test')

接着，你可以建立词汇表，并将词汇表映射到数据中：

SRC.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
TRG.build_vocab(train_data, min_freq = 2)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

BATCH_SIZE = 128

train_iterator,  

### 回答2：
使用Transformer-XL在PyTorch中的步骤如下：

1. 首先，你需要安装PyTorch库。在PyTorch官方网站上可以找到相应的安装指南和命令。

2. 在安装完PyTorch之后，你需要确保你拥有Transformer-XL的代码和预训练模型。你可以从Hugging Face Transformers库中获取已经实现好的Transformer-XL模型，也可以从官方源码库中获取。

3. 一旦你有了Transformer-XL的代码和预训练模型，你需要导入它们并初始化一个模型实例。你可以使用PyTorch的`torch.load()`函数来加载预训练模型的参数。例如：

model_state_dict = torch.load("path/to/transformer-xl-model.pth")
model = TransformerXLModel()
model.load_state_dict(model_state_dict)

4. 接下来，你需要将输入数据转换成模型可以接受的格式。Transformer-XL接受的输入是一个序列，可以是单词、字符或其他语言单元的序列。你需要将输入数据转换为对应的编码数组或矩阵。你可以使用库函数或自己编写代码来完成这个转换。

5. 当输入数据准备好后，你可以使用模型的前向传播函数来进行预测。你可以调用模型的`forward()`函数，将输入数据传给它，并得到模型的输出。例如：

input_data = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 用你的输入替换这个例子
output = model.forward(input_data)

6. 最后，你可以根据模型的输出做进一步的处理，比如计算损失、分类、生成文本等。根据具体的任务和需求，你需要编写相应的代码来完成这些操作。

希望这些步骤能帮到你开始在PyTorch中使用Transformer-XL！事实上，使用Transformer-XL的具体实现可能还有其他的细节，你可以查阅官方文档、论文或参考其他资源来深入了解和应用。  

### 回答3：
使用Transformer-XL在PyTorch中的步骤如下：

1. 安装PyTorch：在使用Transformer-XL之前，需要先安装PyTorch。可以根据操作系统和需求选择合适的版本进行安装。

2. 下载Transformer-XL代码库：可以从GitHub上下载Transformer-XL的代码库。找到合适的存储库并将其克隆到本地：

$ git clone https://github.com/kimiyoung/transformer-xl.git

3. 安装依赖项：在安装完PyTorch和下载Transformer-XL代码库后，需要安装代码库的相关依赖项。可以使用以下命令安装依赖项：

$ cd transformer-xl
$ pip install -r requirements.txt

4. 数据预处理：对于Transformer-XL模型，首先需要对数据进行预处理。根据您的数据集和任务，需要编写适当的数据预处理代码。这些代码将读取数据集并将其转换为模型所需的输入。

5. 配置模型：在使用Transformer-XL之前，需要配置模型。可以使用代码库中提供的样例配置文件，在其中指定模型的参数和超参数。根据需要修改配置文件。

6. 训练模型：使用预处理好的数据和配置文件，可以开始训练Transformer-XL模型。运行以下命令启动训练过程：

$ python train.py --config path_to_config_file

其中，`path_to_config_file`应替换为您的配置文件路径。

7. 模型推断：训练完成后，您可以使用训练得到的模型进行推断。编写适当的推断代码，加载模型并使用输入数据进行预测。

请注意，以上步骤仅提供了基本的使用Transformer-XL的指导。根据具体需求和任务，您可能需要进一步修改代码和进行调优。

video transformer 代码

您可以在GitHub上找到Video Swin Transformer的代码，该代码存储在以下链接中：。在这个链接中，您可以找到完整的源代码和实现细节。视频变压器的代码分为两个版本，分别是transformer_v1.py和transformer.py。transformer_v1.py更像是真正的变压器，而transformer.py则更适合用于ResNet基础上。如果您想使用transformer_v1.py，可以按照以下用法导入并使用：

from transformer_v1 import Semi_Transformer
model = Semi_Transformer(num_classes=num...)

在使用Video Swin Transformer的代码时，需要注意它与Swin Transformer的操作方法几乎相同，只是多了一个维度来处理3D数据。因此，您可以根据基于2D的说明进行操作，并简单地将其类比为3D。请注意，所提供的引用内容中的讨论主要是基于tiny版本的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Swin-Transformer代码讲解-Video Swin-Transformer](https://blog.csdn.net/ly59782/article/details/120823052)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Video-Action-Transformer-Network-Pytorch-:视频行动变压器网络的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42104906/18307335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]