1--MoE模型

????????MoE模型全稱是混合專家模型（Mixture of Experts, MoE），其主要將多個專家神經網絡模型組合成一個更大的模型。

? ? ? ? MoE模型的核心組成有兩部分：第一部分是多個專家網絡模型，每個專家網絡模型往往是獨立的，且分別用于不同的問題；第二部分是門控網絡，用于確定使用哪些專家網絡模型，一般通過計算每個專家網絡的分數（權重）來實現。

2--簡單實例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F# 定義專家模型
class Expert(nn.Module):def __init__(self, input_size, output_size):super(Expert, self).__init__()self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)def forward(self, x):return self.fc(x)# 定義MoE模型
class MoE(nn.Module):def __init__(self, num_experts, intput_size, output_size):super(MoE, self).__init__()# 專家模型數self.num_experts = num_experts# 初始化多個專家模型self.experts = nn.ModuleList([Expert(input_size, output_size) for _ in range(self.num_experts)])self.gating_network = nn.Linear(input_size, num_experts)def forward(self, x):# 門控網絡決定權重gating_scores = F.softmax(self.gating_network(x), dim = 1) # [Batchsize, num_experts]# 獲取每個專家網絡的輸出expert_outputs = torch.stack([expert(x) for expert in self.experts], dim = 1) # [Batchsize, num_experts, output_size]# 專家網絡的結果進行加權融合，獲取最終輸出moe_output = torch.bmm(gating_scores.unsqueeze(1), expert_outputs).squeeze(1) # [Batchsize, output_size]return moe_outputif __name__ == "__main__":# 定義測試參數input_size = 8output_size = 64num_experts = 4# 初始化MoE模型moe_model = MoE(num_experts, input_size, output_size)# 初始化輸入測試batchsize = 2input = torch.randn(batchsize, input_size)# 推理output = moe_model(input)print("output.shape: ", output.shape) # [batchsize, output_size]