transformer中的位置编码用pytorch实现

在PyTorch中实现Transformer模型中的位置编码，可以使用以下代码：

import torch

class PositionalEncoding(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_seq_len):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.max_seq_len = max_seq_len
        pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_seq_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 * math.sqrt(self.d_model)
        seq_len = x.size(1)
        if seq_len > self.max_seq_len:
            raise ValueError("Sequence length exceeds maximum sequence length")
        else:
            return x + self.pe[:seq_len, :]

这个代码定义了一个名为PositionalEncoding的PyTorch模块，其中d_model表示词嵌入维度，max_seq_len表示序列的最大长度。在__init__()方法中，我们首先初始化一个大小为(max_seq_len, d_model)的位置嵌入张量pe。然后，我们使用公式sin(pos/10000^(2i/d_model))和cos(pos/10000^(2i/d_model))计算每个位置的位置编码。其中，pos表示位置，i表示位置编码的维度。我们使用register_buffer()方法将pe张量注册为模块的缓冲区，以便在反向传播过程中不会被更新。在forward()方法中，我们将输入张量x乘以sqrt(d_model)并加上pe张量的前seq_len行（其中seq_len是输入张量的长度）。

使用这个PositionalEncoding模块，我们可以将它添加到Transformer模型的输入嵌入层中，以实现位置编码。例如：

import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, num_layers, max_seq_len):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model, max_seq_len)
        self.encoder_layers = nn.ModuleList([
            EncoderLayer(d_model, num_heads) for _ in range(num_layers)
        ])

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.positional_encoding(x)
        for encoder_layer in self.encoder_layers:
            x = encoder_layer(x)
        return x

在这个示例中，我们首先使用nn.Embedding层将输入x嵌入到d_model维空间中。然后，我们将嵌入张量传递给PositionalEncoding模块，以添加位置编码。最后，我们将嵌入和位置编码张量传递给Transformer模型的Encoder层进行编码。