TransUnet模型

Question

有人感兴趣transunt模型吗？能不能帮我看看代码，真的好累，刚学做实验一脸茫然

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

TransUnet 模型

你好！我看到你问的是 TransUnet 模型，一个语言模型，可以帮助你生成文本。下面是一个简单的 TransUnet 模型的实现代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class TransUnet(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(TransUnet, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.encoder = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=1, batch_first=True)
        self.decoder = nn.LSTM(hidden_dim, output_dim, num_layers=1, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(output_dim, vocab_size)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.encoder(x)
        x, _ = self.decoder(x)
        x = self.fc(x)
        return x

model = TransUnet(vocab_size=10000, embedding_dim=128, hidden_dim=256, output_dim=128)

这个代码实现了一个简单的 TransUnet 模型，使用了 Embedding 层、LSTM 层和 Linear 层。 Embedding 层将输入的文本转换为向量，LSTM 层将向量转换为序列，Linear 层将序列转换为输出。

如果你想使用这个模型，可以使用以下代码：

input_seq = torch.tensor([[1, 2, 3, 4, 5]])
output = model(input_seq)
print(output)

这个代码将输入的文本转换为向量，然后将向量输入到模型中，输出将是预测的文本。

如果你需要更多帮助，请提供更多的信息，例如你的数据集、模型的目标等。