class PositionalEncoder代码是否存在问题？

[imgits]

章节“2.1.1 嵌入表示层” PositionalEncoder类代码有误

1. class PositionalEncoder(nn.Module):
2. 	def __init__(self, d_model, max_seq_len = 80):
3. 		super().__init__()
4. 		self.d_model = d_model
5. 
6. 		# 根据 pos 和 i 创建一个常量 PE 矩阵
7. 		pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model)
8. 		for pos in range(max_seq_len):
9. 			for i in range(0, d_model, 2):
10. 				pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ((2 * i)/d_model)))
11. 				pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / (10000 ** ((2 * (i + 1))/d_model)))
12. 		pe = pe.unsqueeze(0)
13. 		self.register_buffer('pe', pe)
14. 
15. 	def forward(self, x):
16. 		# 使得单词嵌入表示相对大一些
17. 		x = x * math.sqrt(self.d_model)
18. 		# 增加位置常量到单词嵌入表示中
19. 		seq_len = x.size(1)
20. 		x = x + Variable(self.pe[:,:seq_len], requires_grad=False).cuda()
21.

第10、11行代码:

 				pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ((2 * i)/d_model)))
 				pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / (10000 ** ((2 * (i + 1))/d_model)))

应该是：

 				pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ( i/d_model)))
 				pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / (10000 ** (i/d_model)))

第20行最好不要强行加上".cuda()", 建议更改为:
x = x + self.pe[:, :x.size(1)].requires_grad(False)

[qzhangFDU]

收到，已修改