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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

importtorch

importtorch.nnasnn

classAutoformer(nn.Module):

def__init__(self,d_model,nhead,num_encoder_layers,

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)

defforward(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)

returndecoder_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.for