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
# tgt_mask: 目标嵌入词掩码 # return: 解码层的输出 defforward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask): m = memory x = self.sublayer[0](x,lambdai: self.self_attn(i, i, i, tgt_mask)) x = self.sublayer[1](x,lambdai: self.src_attn(i, m, m, src_mask)) returnself.sublayer...
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...
此时,由于qkv都是同一个序列(decoder底下的序列)所以L=S;又因为对于batch每一行数据来说,他们的mask机制都是一样的,即第i个位置的值,都只能看到上文的信息,所以我们的attn_mask用二维的就行,内部实现的时候会把mask矩阵广播到batch每一行数据中: 一般而言,除非你需要魔改transformer,例如让不同的头看不同的信息...
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...
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 ...
all(correct_mask == bug_mask) # Forward pass through the decoder token_1 = transformer_decoder(tgt=tgt[:, :1, :], memory=memory, tgt_mask=token_1_mask) output_bug = transformer_decoder(tgt=tgt, memory=memory, tgt_mask=bug_mask) output = transformer_decoder(tgt=tgt, memory=memory, ...
最后将 decoder 得到的每个 output embdding 传递到一个共享的前馈网络(FFN),该网络可以预测一个检测结果(包括类和边框)或着“没有目标”的类。 1.1 Transformer 1.1.1 Encoder 将Backbone 输出的 feature map 转换成一维表征,得到 特征图,然后结合 positional encoding 作为 Encoder 的输入。每个 Encoder 都由 ...
构建Transformer 模型的步骤如下: 1、导入必要的库和模块 导入PyTorch 核心库、神经网络模块、优化器模块、数据处理工具,以及数学和对象复制模块,为定义模型架构、管理数据和训练过程提供支持。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...