dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation="relu",layer_norm_eps=1e-5) -> None: super(TransformerDecoderLayer, self).__init__() self.self_attn = MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout, batch_first=batch_first) self.multihead_attn = MultiheadAttention(d_model, nhead, dro...
# 实例化多头自注意力attention=transformer.MultiHeadSelfAttention(d_model,num_heads,dropout=0.5).to(device)attention.eval()# 打印多头自注意力输出的形状mul_att_shape=attention(input_embedding).shapeprint(f'多头自注意力形状:{mul_att_shape}') 多头自注意力形状:torch.Size([2, 13, 512]) 13.2 基...
CLASStorch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model,nhead,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation=<functionrelu>,layer_norm_eps=1e-05,batch_first=False,norm_first=False,device=None,dtype=None)d_model(int)– embedding 后的矩阵维度,transformer模型默认为512nhead(int)–多头注意力机制的头数,transformer...
对于attn_mask 来说,若为 2D,形状如(L, S),L 和 S 分别代表着目标语言和源语言序列长度,若为 3D,形状如(N * num_heads, L, S),N 代表着 batch_size,num_heads 代表注意力头的数目。若为 ByteTensor,非 0 的位置会被忽略不做注意力;若为 BoolTensor,True 对应的位置会被忽略;若为数值,则会直接...
BATCH_SIZE = 128 # 批次大小 EPOCHS = 20 # 训练轮数 LAYERS = 6 # transformer中encoder、decoder层数 H_NUM = 8 # 多头注意力个数 D_MODEL = 256 # 输入、输出词向量维数 D_FF = 1024 # feed forward全连接层维数 DROPOUT = 0.1 # dropout比例 MAX_LENGTH = 60 # 语句最大长度 TRAIN_FILE =...
num_layers=config.num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) # 因为是双向 LSTM, 所以要乘2 self.ffn = nn.Linear(config.lstm_hidden_size * 2, config.dense_hidden_size) self.relu = nn.ReLU() self.classifier = nn.Linear(config.dense_hidden_size, ...
(),batch_first=True)packed_output,_=self.transformer(packed_embedded)output,_=nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(packed_output,batch_first=True)hidden=output.mean(dim=1)logits=self.fc(hidden)returnlogits# 创建模型实例input_dim=len(TEXT.vocab)hidden_dim=100output_dim=2num_layers=2num_heads=2...
首先对 Transformer 中数据的流动方向有一个整体的了解: 上图是经典 Transformer 架构,图所描述的是其训练过程。图中传递的数据Xinput,Xoutput是若干个句子(一个batch)的词嵌入表示,具体的,X是三维的,Xi代表第i个句子的所有词的词嵌入表示,Xij是第i个句子的第j个单词的词嵌入表示,为一个向量。同一个batch中各...
def__init__(self,input_size,hidden_size,num_heads,num_layers=1,batch_first=False,proj_factor=4/3):super(sLSTM,self).__init__()self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_heads=num_heads self.num_layers=num_layers ...
Transformer 本质上是一种 Encoder,以翻译任务为例,原始数据集是以两种语言组成一行的,在应用时,应是 Encoder 输入源语言序列,Decoder 里面输入需要被转换的语言序列(训练时)。 一个文本常有许多序列组成,常见操作为将序列进行一些预处理(如词切分等)变成列表,一个序列的...