Transformer 用python 实现的简单代码
时间: 2023-03-14 15:42:56 浏览: 125
答:Transformer 可以使用 Python 语言实现,这里有一段简单的示例代码:import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel # 初始化tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# 输入文本
text = "Transformer 可以使用 Python 语言实现"# 标记化文本
tokenized_text = tokenizer.tokenize(text)# 将标记化的文本转换为id
indexed_tokens = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenized_text)# 将id转换为张量
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])# 加载预训练模型
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')# 将张量输入模型
outputs = model(tokens_tensor)
相关问题
transformer代码python
以下是一个简单的 Transformer 模型的代码示例(使用 PyTorch):
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class TransformerModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
super(TransformerModel, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.transformer = nn.Transformer(
d_model=embedding_dim,
nhead=2,
num_encoder_layers=num_layers,
num_decoder_layers=num_layers,
dim_feedforward=hidden_dim,
)
self.fc = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)
def forward(self, src, tgt):
src_embed = self.embedding(src)
tgt_embed = self.embedding(tgt)
src_pad_mask = self._generate_padding_mask(src)
tgt_pad_mask = self._generate_padding_mask(tgt)
tgt_subseq_mask = self._generate_subsequent_mask(tgt)
tgt_mask = tgt_pad_mask & tgt_subseq_mask
src_encoded = self.transformer.encoder(src_embed)
tgt_decoded = self.transformer.decoder(tgt_embed, src_encoded, tgt_mask=tgt_mask, src_key_padding_mask=src_pad_mask, tgt_key_padding_mask=tgt_pad_mask)
output = self.fc(tgt_decoded)
return output
def _generate_padding_mask(self, seq):
mask = (seq == 0) # Pad token index is assumed to be 0
return mask
def _generate_subsequent_mask(self, seq):
seq_len = seq.shape[1]
mask = torch.triu(torch.ones(seq_len, seq_len), diagonal=1).bool() # Upper triangular matrix
return mask
# 示例用法
vocab_size = 10000
embedding_dim = 256
hidden_dim = 512
num_layers = 4
model = TransformerModel(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers)
src = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
tgt = torch.tensor([[6, 7, 8, 9, 10]])
output = model(src, tgt)
print(output.shape) # 输出: torch.Size([1, 5, 10000])
# 损失函数和优化器的定义和训练过程略过
```
这是一个简单的 Transformer 模型,用于序列到序列的任务。它使用了 Embedding 层、Transformer 层和全连接层来实现。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
keras实现transformer序列预测模型python代码
我可以回答这个问题。以下是一个简单的 Keras 实现 Transformer 序列预测模型的 Python 代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 定义模型输入
inputs = layers.Input(shape=(seq_length,), dtype=tf.int32)
# 定义嵌入层
embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)
embeddings = embedding_layer(inputs)
# 定义位置编码层
position_embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=seq_length, output_dim=embedding_dim)
position_embeddings = position_embedding_layer(tf.range(start=0, limit=seq_length, delta=1))
# 将嵌入向量和位置编码向量相加
embeddings = embeddings + position_embeddings
# 定义 Transformer 编码器层
encoder_layer = layers.Transformer(num_heads=num_heads, d_model=d_model, dropout=dropout, name="encoder")
encoder_output = encoder_layer(embeddings)
# 定义全连接层
outputs = layers.Dense(vocab_size, activation="softmax")(encoder_output)
# 定义模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=[metric_fn])
```
请注意,这只是一个简单的实现,实际上还需要进行更多的调整和优化,以获得更好的性能和准确性。
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