【基于Transformer的多输出数据回归预测】附核心代码讲解及核心源码

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前言

  在深度学习领域，Transformer模型以其独特的机制和优越的性能在自然语言处理（NLP）任务中占据了主导地位。这里我们提供了一个简化版的Transformer模型的实现，让你在一分钟内快速理解并上手Transformer的基本原理和代码实现。

  核心代码请见博主主页下载资源，用于多输出的回归预测项目代码详解请见：https://www.kdocs.cn/l/cmQ0BXiurpbg

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, nhead, num_layers):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(input_dim)
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(input_dim, nhead, dim_feedforward=512)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers)
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.decoder = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, src):
        print(f"Initial shape: {src.shape}")
        if self