QANet 是在2018年提出的一种新型机器阅读理解模型，其显著特点是不依赖传统的循环神经网络（RNN），而是完全基于卷积和自注意力机制。循环神经网络由于其顺序处理的特性在训练和推理时速度较慢，而QANet通过卷积捕获文本的局部结构，通过自注意力机制学习全局词对的交互，从而提高了效率。

        本文将详细讲解QANet模型的构建过程，展示如何实现它的核心模块，包括深度可分离卷积、多头自注意力、上下文-查询注意力等，并在SQuAD数据集上进行训练。

1. 加载预处理数据

        与之前的BiDAF模型类似，QANet也需要处理上下文和问题对的嵌入。我们可以直接加载之前保存的预处理过的数据，包括单词和字符的索引。

import pickle
import pandas as pdwith open('bidafw2id.pickle', 'rb') as handle:word2idx = pickle.load(handle)
with open('bidafc2id.pickle', 'rb') as handle:char2idx = pickle.load(handle)train_df = pd.read_pickle('bidaftrain.pkl')
valid_df = pd.read_pickle('bidafvalid.pkl')idx2word = {v: k for k, v in word2idx.items()}

2. 数据加载器

        QANet的数据加载器与BiDAF类似，用于动态生成批次数据并进行适当的填充，以便模型能够处理变长的上下文和问题输入。

class SquadDataset:def __init__(self, data, batch_size):self.batch_size = batch_sizedata = [data[i:i+self.batch_size] for i in range(0, len(data), self.batch_size)]self.data = datadef make_char_vector(self, max_sent_len, sentence, max_word_len=16):char_vec = torch.zeros(max_sent_len, max_word_len).type(torch.LongTensor)for i, word in enumerate(nlp(sentence, disable=['parser','ner'])):for j, ch in enumerate(word.text):if j == max_word_len:breakchar_vec[i][j] = char2idx.get(ch, 0)return char_vec def __iter__(self):for batch in self.data:max_context_len = max([len(ctx) for ctx in batch.context_ids])padded_context = to