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模型为8dim_feedforward(int)–feedforward前馈神经网络矩阵维度,transformer模型为2048dropou...
# 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...
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512 nhead (int) –多头注意力机制的头数,transformer模型为8 dim_feedforward (int) –feedforward前馈神经网络矩阵维度,transformer模型为2048 dropout (float) – 置零比率,默认...
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,一个序列的列表的元素通常为词表中不可切分的最小词,...
self.transformer = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers) # 输出层 self.output = nn.Linear(hidden_dim, num_class) def forward(self, inputs, lengths): #注意输入的input,每一列表示一个样本,总共有batch_size列 inputs = torch.transpose(inputs, 0, 1) ...
#对batch内的样本进行padding,使其具有相同长度 inputs=pad_sequence(inputs,batch_first=True) returninputs,lengths, 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 位置编码类: classPositionalEncoding(nn.Module): def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=512): ...
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...
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 =...
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...
下面是单个Transformer块的实现和整体预测模型: classtransformer_block(nn.Module): def__init__(self,embed_size,num_heads): super(transformer_block, self).__init__() self.attention=nn.MultiheadAttention(embed_size, num_heads, batch_first=True) ...