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pytorch MoE（专家混合网络）的简单实现。

news 2025/6/27 18:32:36

专家混合（Mixture of Experts, MoE）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模数据和复杂任务。它通过将输入分配给多个专家网络（即子模型），然后根据门控网络（gating network）的输出对这些专家的输出进行组合，从而充分利用各个专家的特长。

在PyTorch中实现一个专家混合的多层感知器（MLP）需要以下步骤：

定义专家网络（Experts）。
定义门控网络（Gating Network）。
将专家网络和门控网络结合，形成完整的MoE模型。
训练模型。

以下是一个简单的PyTorch实现示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Expert(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):super(Expert, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)def forward(self, x):x = F.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xclass GatingNetwork(nn.Module):def __init__(self, input_dim, num_experts):super(GatingNetwork, self).__init__()self.fc = nn.Linear(input_dim, num_experts)def forward(self, x):gating_weights = F.softmax(self.fc(x), dim=-1)return gating_weightsclass MixtureOfExperts(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_experts):super(MixtureOfExperts, self).__init__()self.experts = nn.ModuleList([Expert(input_dim, hidden_dim, output_dim) for _ in range(num_experts)])self.gating_network = GatingNetwork(input_dim, num_experts)def forward(self, x):gating_weights = self.gating_network(x)expert_outputs = torch.stack([expert(x) for expert in self.experts], dim=-1)mixed_output = torch.sum(gating_weights.unsqueeze(-2) * expert_outputs, dim=-1)return mixed_output# 定义超参数
input_dim = 10
hidden_dim = 20
output_dim = 1
num_experts = 4# 创建模型
model = MixtureOfExperts(input_dim, hidden_dim, output_dim, num_experts)# 打印模型结构
print(model)# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 示例输入和目标
inputs = torch.randn(5, input_dim)  # 5个样本，每个样本10维
targets = torch.randn(5, output_dim)  # 5个目标，每个目标1维# 训练步骤
model.train()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()print(f'Loss: {loss.item()}')