举个例子:使用Transformer将“I Love You”翻译为“我爱你”,首先“I Love You ”整体会同时输入进Encoder得到Encoder output,而Decoder的第一个输入是一个开始符:"<sos>",提示Decoder可以进行输出了。Decoder首先输出“我”,然后将“<sos> 我”一起再次输入Decoder,Decoder输出“ 爱
torch.nn.Transformer中的Mask 先上经典模型图,src、tgt、memory是下文要用到的标记 再看pytorch中的Transformer组成:nn.Transformer是一个完整的Transformer模型;nn.TransformerEncoder、nn.TransformerDecoder分别为编码器、解码器。并各自由多个nn.TransformerXXcoderLayer组成 nn.Transformer,执行一次Encoder、执行一次Decoder...
同样的道理,pytorch也提供了decoder 层的函数torch.nn.TransformerDecoder,虽然与encoder比起来,decoder部分多了一层encoder-decoder attention交互层,但是整个模型搭建函数不变 CLASStorch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer,num_layers,norm=None)decoder_layer – 就是上面搭建的torch.nn.TransformerEncoderLayer num_laye...
super(Transformer, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed = tgt_embed self.generator = generator def encode(self, src, src_mask): return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask) def decode(self, memory, src_mask...
否则不是你想象的transformer 首先看一下官网的参数 src– the sequence to the encoder (required). tgt– the sequence to the decoder (required). src_mask– the additive mask for the src sequence (optional). tgt_mask– the additive mask for the tgt sequence (optional)....
举例讲解transformer的输入输出细节 数据从输入到encoder到decoder输出这个过程中的流程(以机器翻译为例子): encoder 对于机器翻译来说,一个样本是由原始句子和翻译后的句子组成的。比如原始句子是: “我爱机器学习”,那么翻译后是 ’i love machine learning‘。 则该一个样本就是由“我爱机器学习”和“i love mac...
实现“pytorch TransformerDecoder memory_key_padding_mask”的步骤 1. 确定输入参数 首先,我们需要确定要使用的输入参数。在这个情景下,我们需要使用memory_key_padding_mask参数来填充键值对的mask。 memory_key_padding_mask: torch.Tensor 1. 2. 创建TransformerDecoder层 ...
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...
self.decoder=decoder self.src_embed=src_embed self.tgt_embed=tgt_embed self.generator=generator defforward(self,src,tgt,src_mask,tgt_mask):"Take in and process masked src and target sequences."returnself.decode(self.encode(src,src_mask),src_mask,tgt,tgt_mask)defencode(self,src,src_mask)...
Decoder Decoder也是由N=6个相同层组成。 classDecoder(nn.Module):"Generic N layer decoder with masking."def__init__(self, layer, N): super(Decoder, self).__init__() self.layers=clones(layer, N) self.norm=LayerNorm(layer.size)defforward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):forlayer...