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2023年12月19日发(作者：黄页官方网)
autoformer 源码解读
Autoformer是一种自适应的变压器架构，它结合了Transformer和自适应窗口机制。下面是Autoformer的源码解读：
1. 初始化阶段：
```python
import torch
import as nn
class Autoformer():
def __init__(self, d_model, nhead, num_encoder_layers,
num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1, activation="relu"):
super(Autoformer, self).__init__()
# 初始化Transformer部分
ormer = Transformer(d_model, nhead,
num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout,
activation)
# 初始化自适应窗口机制
_size = 128
_mul = 2
self. adaptive_window =
AdaptiveWindow(window_size=_size,
window_mul=_mul)
def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None,
memory_mask=None,
tgt_key_padding_mask=None):
# 前向传播过程
# 1. 编码器部分
encoder_output = r(src,
src_key_padding_mask=None,
src_mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
# 2. 解码器部分
decoder_output
memory=encoder_output,
memory_mask=memory_mask,
tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)
# 3. 自适应窗口机制
decoder_output = ve_window(decoder_output)
= r(tgt,
tgt_mask=tgt_mask,
return decoder_output
```
2. 关键模块解释：
- `Transformer`：这是基于Transformer架构的模块，包含了多头自注意力、前馈神经网络、位置全连接层等部分。
- `AdaptiveWindow`：这是自适应窗口机制的模块，用于动态调整窗口大小以适应输入数据。在这个模块中，使用了两个关键函数：`adaptive_window_size`和`adaptive_window_mul`，分别用于计算自适应窗口的大小和乘数。
3. 输入输出：
- `src`：输入的源数据，形状为（seq_length，batch_size）
- `tgt`：输入的目标数据，形状为（seq_length，batch_size）
- `src_mask`、`tgt_mask`、`memory_mask`：分别为源数据、目标数据、内存数据的掩码，用于在注意力机制中忽略某些位置的信息
- `src_key_padding_mask`、`tgt_key_padding_mask`：分别为源数据和解码器输入的填充掩码，用于在注意力机制中忽略填充部分的信息
4. forward() 方法解读：
- 首先，通过`r()`和`r()`分别对源数据和解码器输入进行编码和解码。
- 然后，通过`adaptive_window`模块对解码器输出进行自适应窗口调整。
- 最后，返回自适应窗口调整后的解码器输出。
这样，整个Autoformer模型就可以实现自适应的变压器架构，用于处理不同长度的输入数据。
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