网页设计和网站编辑,潍坊网站设计制作,公司网站建设包含的内容,兰州网络广告设计价格这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构#xff0c;最初由Vaswani等人在论文“Attention is All You Need”中提出。它在自然语言处理任务中被广泛应用#xff0c;例如机器翻译。
让我们逐步解释这…这段代码定义了一个使用Transformer架构的PyTorch神经网络模型。Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络架构最初由Vaswani等人在论文“Attention is All You Need”中提出。它在自然语言处理任务中被广泛应用例如机器翻译。
让我们逐步解释这段代码
类定义
class TransformerModel(nn.Module):这定义了一个名为TransformerModel的新类它是nn.Module的子类。在PyTorch中所有神经网络模型都是nn.Module的子类。
构造函数__init__方法
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, nhead, hidden_dim, num_layers, output_dim, dropout0.5):vocab_size词汇表的大小即输入数据中唯一标记的数量。 embedding_dim每个标记嵌入的维度。 nhead多头注意力模型中的头数。 hidden_dim前馈网络模型的维度。 num_layersTransformer中的子编码器层和子解码器层的数量。 output_dim线性层输出的维度。 dropoutDropout概率默认设置为0.5。 嵌入层
self.embedding nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)这创建了一个嵌入层。它将输入索引转换为固定大小的密集向量embedding_dim。通常用于将单词索引转换为密集的单词向量。
Transformer层
self.transformer nn.Transformer(d_modelembedding_dim,nheadnhead,num_encoder_layersnum_layers,num_decoder_layersnum_layers,dim_feedforwardhidden_dim,dropoutdropout
)这使用提供的参数设置了Transformer层。PyTorch中的nn.Transformer模块实现了Transformer模型。
线性层全连接层
self.fc1 nn.Linear(embedding_dim, output_dim)这是一个线性层将Transformer的输出映射到所需的输出维度output_dim。
前向方法
def forward(self, x):embeds self.embedding(x)src embeds.permute(1, 0, 2)output self.transformer(src, src)output output.permute(1, 0, 2)out self.fc1(output[:, -1, :])return out获取输入x它表示一系列索引例如单词。 通过嵌入层传递输入。 调整嵌入的形状以适应Transformer的输入格式。 将输入序列应用于Transformer层。 调整输出的形状。 从序列中取出最后一个元素假设这用于序列到序列的任务如语言建模。 将其通过线性层传递。 这段代码定义了一个完整的Transformer模型可以在序列数据上进行训练用于诸如语言建模或机器翻译等任务。
