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...
input: 形状为 (seq_len, batch, input_size) 或 (batch, seq_len, input_size) 的张量,取决于 batch_first 参数。 h_0: 形状为 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 的初始隐藏状态。 输出 output: 形状为 (seq_len, batch, hidden_size * num_directions) 或 (batch, seq_len, ...
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 =...
(),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...
一个batch的数据经过embedding后,就要进入transformer的编码器了。transformer的编码器主要包含几个功能点:多头自注意力机制、求和与归一化、前馈神经网络。 fig.4 其中“多头自注意力机制”和“mask掩码机制”是颇具创新的两个亮点,也是后续重点关注的部分。 MultiHeadedAttention 多头自注意力机制...
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...
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...
xLSTM 在性能上与最新的 Transformer 和状态空间模型相媲美,尤其是在大规模应用和长序列处理方面展现出优势。 总的来说,xLSTM 的设计目标是解决传统 LSTM 在处理大规模数据和长序列时面临的限制,如并行性差和存储容量有限,通过引入新的门控机制和记忆结构,使其在现代深度学习应用中更具竞争力。