可以发现该类比较简单,主要进行的是对堆叠的操作。首先将拿到的encoder_layer通过_get_clones()函数克隆若干份,然后在forward中进行循环的调用。我们可以看下)_get_clones方法的实现: def _get_clones(module, N): return ModuleList([copy.deepcopy(module) for i
PositionalEncoder是一个位置编码层,用于为输入的词向量添加位置信息。get_clones是一个辅助函数,用于复制多个相同的编码器层。EncoderLayer是一个编码器层,它包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。Norm是一个归一化层,用于对编码器层的输出进行归一化。 最后,在forward方法中,按照编码器层数循环调用编码器层,并对最...
def __init__(self, nlayers=12, n_ctx=1024, d_model=768, vcb_sz=50257): super(GPT2, self).__init__() self.nlayers = nlayers block = TransformerBlock(d_model=768, n_head=12, dropout=0.1) self.h = _get_clones(block, 12) self.wte = nn.Embedding(v...
因此,完整的 GPT-2 体系结构是经过 12 次复制的 TransformerBlock。 def _get_clones(module, n): return ModuleList([copy.deepcopy(module) for i in range(n)]) class GPT2(nn.Module): def __init__(self, nlayers=12, n_ctx=1024, d_model=768, vcb_sz=50257): super(GPT2, self).__ini...
这里调用了_get_clones方法来创建num_layers个重复的encoder_layer,_get_clones方法的实现如下: 可以看到,这里是对encoder_layer做了num_layers次的深拷贝。 forward forward的代码位于:github.com/pytorch/pyto forward的代码较长,最核心的应该是如下两行,将self.layers里每一层依次走一遍: 看来,要想看到更具体的...
因此,完整的 GPT-2 体系结构是经过 12 次复制的 TransformerBlock。 def _get_clones(module, n): return ModuleList([copy.deepcopy(module) for i in range(n)]) class GPT2(nn.Module): def __init__(self, nlayers=12, n_ctx=1024, d_model=768, vcb_sz=50257): super(GPT2, self).__ini...
"" super().__init__() self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers) self.num_layers = num_layers self.hidden_dim = hidden_dim self.eval_idx = eval_idx if eval_idx >= 0 else num_layers + eval_idx def forward( self, embed, # decoder embeddings refer_bbox, # anchor ...
首先定义clones函数,用于克隆相同的Encoder层。def clones(module, N): "克隆N个完全相同的子层,使用了copy.deepcopy" return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)])这里使用了nn.ModuleList。ModuleList就像一个普通的Python的List,我们可以使用下标来访问它,好处是传入的ModuleList的所有...
def _get_clones(module, N): return ModuleList([copy.deepcopy(module) for i in range(N)]) class LocalformerEncoder(nn.Module): __constants__ = ["norm"] def __init__(self, encoder_layer, num_layers, d_model): super(LocalformerEncoder, self).__init__() ...
# Track clones to best test accuracy a1_reals.add(a1.real) a1_imags.add(a1.imag) a1_grad_reals.add(a1.grad.real) a1_grad_imags.add(a1.grad.imag) losses.add(loss) return loss def closure2(): optim2.zero_grad() a1_reals.pop_check_set(a1_real, self) a1_imags.pop_...