LSTM-transformer代码

<think>好的，我现在需要处理用户关于LSTM和Transformer代码实现的请求。首先，我要确认用户的需求。用户提到他们想查找相关的代码示例，并提供了几个引用来源，这些引用涉及到模型架构调整、MATLAB代码示例以及PyTorch实现的信息。 首先，我需要回顾用户提供的引用内容。引用[1]讨论了LSTM和Transformer的超参数调整，如层数、隐藏单元数等。引用[2]展示了一个MATLAB的Transformer模型类定义，而引用[3]则提到了PyTorch中Transformer的实现，包括嵌入层和位置编码。用户明确要求代码示例，所以重点应该放在引用2和3上。 接下来，我需要确定用户可能使用的编程框架。引用2是MATLAB代码，而引用3是PyTorch。用户可能对这两种框架都感兴趣，或者更倾向于其中一种。考虑到PyTorch在深度学习中的流行程度，我应该优先提供PyTorch的示例，但也不排除用户可能需要MATLAB的情况。因此，在回答中应该包含两种框架的代码示例，并加以说明。 然后，我需要确保代码符合用户提到的格式要求，即行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并且正确使用中文回答。此外，生成相关问题和引用标注也是必要的。用户还提到系统级指令中的不可见部分，需要严格遵守这些格式规则。 对于LSTM的代码实现，我需要提供一个简单的示例，可能包括模型定义和前向传播过程。同样，Transformer部分需要结构清晰的代码，可能参考引用3中的嵌入层和位置编码，以及编码器结构。需要注意代码的正确性，比如在PyTorch中使用nn.Transformer模块或者自定义编码器层。 同时，用户的问题可能涉及LSTM和Transformer的比较，或者如何调整超参数，如引用1所述。因此，在相关问题部分可以包括性能比较、超参数调整和应用场景等。 最后，检查是否符合所有格式要求，如引用标注的位置，代码块的语言标注是否正确，以及是否有生成的相关问题。确保回答结构清晰，分点说明，并且引用的内容自然融入回答中。</think>以下为您提供LSTM和Transformer模型的代码实现示例，结合PyTorch和MATLAB双平台说明： ### 一、LSTM代码实现 PyTorch实现文本分类任务： ```python import torch.nn as nn class LSTMClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_layers): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 2) # 二分类任务 def forward(self, x): x = self.embedding(x) output, (hn, cn) = self.lstm(x) return self.fc(hn[-1]) ``` 此代码展示了LSTM处理序列数据的基本流程，通过嵌入层将离散符号转化为连续向量，再通过LSTM捕捉时序特征[^3]。 ### 二、Transformer代码实现 #### MATLAB实现示例（引用[2]）： ```matlab classdef TransformerModel < matlab.mixin.Copyable properties transformer end methods function obj = TransformerModel(input_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads) obj.transformer = transformerEncoder(num_layers, hidden_dim, num_heads, input_dim); end function x = forward(obj, x) x = obj.transformer.forward(x); end end end ``` #### PyTorch完整实现（引用[3]）： ```python import torch import torch.nn as nn class TransformerClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model) self.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead) self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) self.fc = nn.Linear(d_model, 2) def forward(self, x): x = self.embedding(x) x = self.pos_encoder(x) x = self.transformer(x) return self.fc(x.mean(dim=1)) class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, max_len=5000): super().__init__() pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_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) self.register_buffer('pe', pe) def forward(self, x): x = x + self.pe[:x.size(1), :] return x ``` 该实现包含位置编码层和Transformer编码器堆叠，通过自注意力机制捕捉全局依赖关系[^3]。