greedy_decode中,借用模型暴露出来的几个方法做encoder、decoder、generator三个功能计算,循环max_len次直到截止符EOS_IDX,每次循环都把之前的所有output输入decoder计算下一个,如蓝框标记的tgt_mask长度递增的下三角矩阵和torch.cat拼接结果。注意这里encoder、decoder方法中,包装了维度映射、PE的处理,在调用transformer中的...
rand((10, 32, 512)) >>> tgt = torch.rand((20, 32, 512)) >>> out = transformer_model(src, tgt) # 没有实现position embedding ,也需要自己实现mask机制。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 ...
tgt=torch.randn(10,32,512)# 目标张量memory=torch.randn(20,32,512)# 记忆张量memory_key_padding_mask=torch.randint(0,2,(32,20))# 记忆键值对padding mask 1. 2. 3. 4. 调用TransformerDecoder 最后,我们调用TransformerDecoder并传入memory_key_padding_mask参数。 output=transformer_decoder(tgt,memory...
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...
目前,很多优秀的深度神经网络都使用编码器-解码器的网络框架用于处理连续信号数据的处理,比如机器翻译、文本提取以及情感分析等任务。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 ...
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。 Encoder和Decoder Encoder Encoder由N=6个相同的层组成。 defclones(module, N):"Produce N identical layers."returnnn.ModuleList([copy.deepcopy...
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 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classEncoderDecoder(nn.Module):"""Astandard Encoder-Decoder architecture.Baseforthisand many ...
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...
2. 定义Transformer模型的输入和输出 Transformer模型的输入通常是一个三维张量,形状为(batch_size, seq_len, embed_dim),其中batch_size是批次大小,seq_len是序列长度,embed_dim是嵌入维度。输出也是一个三维张量,形状与输入相同(对于编码器)或略有不同(对于解码器,可能包含注意力权重等额外信息)。 3. 实现Transf...
CLASStorch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer,num_layers,norm=None)decoder_layer – 就是上面搭建的torch.nn.TransformerEncoderLayer num_layers – decoder层的数量,transformer模型默认6层 norm – the layer normalizationcomponent(optional).forward(tgt,memory,tgt_mask=None,memory_mask=None,tgt_key_padding...