在上述代码中,我们定义了一个TransformerDecoder类,它包含一个TransformerEncoderLayer列表和一个Embedding层。最后,我们定义了一个输出层,用于将解码器的输出转换为最终的预测。接下来,我们实现TransformerDecoder的forward方法: def forward(self, target, memory): x = self.embedding(target) # 对目标序列进行嵌入 for...
TransformerDecoderLayer:基础的transformer decoder block(self-attn + self-attn + FFN),初始化参数和encoderlayer完全一样。 其中第一个self-attn的输入就是decoder这一边的输入,qkv和encoder一样是(x, x, x),第二个的输入是刚刚前面第一个的输出作为q,侧面来的外部的sequence作为k和v,即(x, memory, memory...
单层decoder与单层encoder相比,decoder还有第三个子层,该层对encoder的输出执行attention:即encoder-decoder-attention层,q向量来自decoder上一层的输出,k、v向量是encoder最后层的输出向量。与encoder类似,我们在每个子层再采用残差链接,然后进行层标准化。 class DecoderLayer(nn.Module): "Decoder is made of self-at...
Transformer网络架构如上图所示,其中左半部分是编码器(encoder)部分,右半部分是解码器(decoder)部分。其中,编码器负责将连续的输入符号信号 映射到一个连续的表征 空间下,而解码器就需要将编码器的输出结果 再次映射到 空间下。其中算法处理过程中的每一步结果都是自回归生成的,上一步的输出结果可以直接作为下一步...
据我们所知,Transformer是第一个完全依靠Self-attention而不使用序列对齐的RNN或卷积的方式来计算输入输出表示的转换模型。 2. 模型结构 目前大部分比较热门的神经序列转换模型都有Encoder-Decoder结构[9]。Encoder将输入序列 (x_{1},...,x_{n})映射到一个连续表示序列 z=(z_{1},...z_{n})。 对于编码得...
torch.nn.TransformerDecoder init 调用及参数 源码 forward 调用及参数 源码 其它相关函数 Attention部分讲解 模型架构 Encoder: N个block组成,每个block由一个自注意层和+一个FFN层组成 Decoder: N个block组成,每个block由一个masked自注意层+交叉注意层+FFN层组成 为什么以第一个自注意层需要对输入的右侧进行mask?
(2),Transformer在训练和测试阶段可以在时间(序列)维度上进行并行吗? 在训练阶段,Encoder和Decoder在时间(序列)维度都是并行的,在测试阶段,Encoder在序列维度是并行的,Decoder是串行的。 首先,Encoder部分在训练阶段和预测阶段都可以并行比较好理解,无论在训练还是预测阶段,它干的事情都是把已知的完整输入编码成memory...
据我们所知,Transformer是第一个完全依靠Self-attention而不使用序列对齐的RNN或卷积的方式来计算输入输出表示的转换模型。 模型结构 目前大部分比较热门的神经序列转换模型都有Encoder-Decoder结构[9]。Encoder将输入序列 映射到一个连续表示序列 。对于编码得到的 ...
Transformer的整体结构如下图所示,在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。 2.Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的层组成。 我们在每两个子层之间都使用了残差连接(Residual Connection) [11]和归一化 [12]。
据我们所知,Transformer是第一个完全依靠Self-attention而不使用序列对齐的RNN或卷积的方式来计算输入输出表示的转换模型。 模型结构 目前大部分比较热门的神经序列转换模型都有Encoder-Decoder结构[9]。Encoder将输入序列 映射到一个连续表示序列 。对于编码得到的,Decoder每次解码生成一个符号,直到生成完整的输出序列:。