位置编码在swin transformer代码的哪个位置，详细说明，有代码最好了

位置编码在Swin Transformer的代码中主要涉及到两个部分：模型定义部分和数据预处理部分。

在模型定义部分，位置编码的实现通常是通过将位置信息与嵌入向量相加来完成的。具体来说，对于每个位置 $i$ 和每个嵌入维度 $j$，位置编码 $p_{i,j}$ 可以被定义为：

$$p_{i,j} = \begin{cases} \sin\left(\frac{i}{10000^{2j/d}}\right), & \text{if}\ j\ \text{is even}\\ \cos\left(\frac{i}{10000^{2(j-1)/d}}\right), & \text{if}\ j\ \text{is odd} \end{cases}$$

其中 $d$ 是嵌入向量的维度。在Swin Transformer中，位置编码的实现通常是在Transformer的输入嵌入层（即`nn.Embedding`）之后，通过一个名为`pos_embed`的可学习参数来实现的。`pos_embed`的维度通常为 $(max\_position\_embed, embed\_dim)$，其中 $max\_position\_embed$ 是最大的序列长度，$embed\_dim$ 是嵌入向量的维度。在前向传播过程中，输入序列的位置编码可以通过以下代码实现：

import torch
from torch import nn

class SwinTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, max_position_embed, embed_dim):
        super().__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(max_position_embed, embed_dim))

    def forward(self, x):
        pos_embed = self.pos_embed[:x.size(1), :]
        x = x + pos_embed
        # ...
        return x

在数据预处理部分，位置编码的实现通常是通过一个名为`create_positional_encoding`的函数来实现的。该函数的主要作用是为输入序列中的每个位置计算位置编码，并将其与嵌入向量相加。具体来说，该函数的代码如下所示：

import math
import torch
from torch import nn

def create_positional_encoding(seq_len, hidden_size):
    position_enc = torch.zeros(seq_len, hidden_size)
    div_term = torch.exp(torch.arange(0, hidden_size, 2).float() * (-math.log(10000.0) / hidden_size))
    pos = torch.arange(0, seq_len).float().unsqueeze(1)
    position_enc[:, 0::2] = torch.sin(pos * div_term)
    position_enc[:, 1::2] = torch.cos(pos * div_term)
    return nn.Parameter(position_enc, requires_grad=False)

在使用Swin Transformer进行自然语言处理任务时，通常需要将输入的文本序列进行分词，并将每个词转换成相应的词向量。然后，通过`create_positional_encoding`函数计算出每个位置的位置编码，并将其与词向量相加，得到最终的输入向量。例如，以下代码展示了如何使用`create_positional_encoding`函数为一个长度为`seq_len`的文本序列计算位置编码：

import torch
from transformers import AutoTokenizer
from swin_transformer import create_positional_encoding

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = 'hello world'
tokens = tokenizer.tokenize(text)
input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
position_enc = create_positional_encoding(seq_len=len(input_ids), hidden_size=768)
embedding = torch.FloatTensor(tokenizer.get_input_embeddings()(torch.LongTensor(input_ids)))
input_vector = embedding + position_enc