粒子群算法pos优化transformer 时间序列预测

最新推荐文章于 2025-01-14 23:57:00 发布

mqdlff_python

最新推荐文章于 2025-01-14 23:57:00 发布

阅读量879

点赞数 15

分类专栏：深度学习神经网络实战100例文章标签： transformer 深度学习人工智能粒子群算法pos

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mqdlff_python/article/details/135847020

版权

对于 Transformer 模型，使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）进行参数调优是一种策略。在这里，我提供了一个简单的示例，使用 Hugging Face 的 transformers 库中的 BertModel 作为目标模型，并使用 PSO 对其进行参数优化。

首先，确保已安装相关库：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer
from pyswarm import pso

# 载入 BERT 模型和分词器
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义目标函数
def objective_function(params):
    # 将 PSO 的参数映射到 BERT 模型的相关参数
    num_hidden_layers = int(params[0])
    num_attention_heads = int(params[1])
    intermediate_size = int(params[2])
    hidden_dropout_prob = params[3]
    attention_probs_dropout_prob = params[4]

    # 根据 PSO