autoformer 源码解读

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 torch.nn as nn
class Autoformer(nn.Module):
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
self.transformer = Transformer(d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout, activation)
# 初始化自适应窗口机制
self.window_size = 128
self.window_mul = 2
self. adaptive_window = AdaptiveWindow(window_size=self.window_size,
window_mul=self.window_mul)
def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, tgt_key_padding_mask=None):
# 前向传播过程
# 1. 编码器部分
encoder_output = self.transformer.encoder(src, src_mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
# 2. 解码器部分
decoder_output = self.transformer.decoder(tgt, memory=encoder_output, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask,
tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)
# 3. 自适应窗口机制
decoder_output = self.adaptive_window(decoder_output)
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`transformer.encoder()`和`transformer.decoder()`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。