首先,对Transformer结构进行拆解,Transformer由编码器和解码器(Encoder-Decoder)组成,编码器由Multi-Head Attention + Feed-Forward Network组成的结构堆叠而成,解码器由Multi-Head Attention + Multi-Head Attention + Feed-Forward Network组成的结构堆叠而成。 classEncoder(nn.Module): def__init__(self, corpus) ...
Transformer 的 encoder、decoder 均由 6 个编码器叠加组成,encoder 和decoder在结构上都是相同的,但它们不共享权重。 输入序列经过word embedding和positional encoding相加后,输入到encoder。 输出序列经过word embedding和positional encoding相加后,输入到decoder。 最后,decoder输出的结果,经过一个线性层,然后计算softmax。
defforward(self, x, mask): forlayerinself.layers: x = layer(x, mask) returnself.norm(x) EncoderLayer的forward()内的x = self.sublayer[0](x, lambda i: self.self_attn(i, i, i, mask)),虽然此处输入的 q,k,v 均为 i 但在注意力层内,它们将分别与对应的 Q,K,V 矩阵(由线性层Linea...
self.encoding = self.encoding.unsqueeze(0) 这段话,通过调用unsqueeze(0),实际上是在位置编码张量的最前面插入了一个新的维度,使其形状变为(1, seq_length, feature_dim)。这使得位置编码可以与任何批次大小的输入张量进行广播。 Transformer源码解读 基础的EncoderDecoder模型 class EncoderDecoder(nn.Module): "...
Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成: 编码器:将输入序列转换为一系列连续的向量表示(也称为上下文向量)。 解码器:根据编码器输出的上下文向量生成目标序列。 Transformer模型的关键组件 1. 自注意力机制(Self-Attention) 自注意力机制是Transformer模型的核心,它允许模型在处理序列中的每个元素时,都能够关注...
super(TransformerBlock, self).__init__() self.attn = MultihHeadAttention(embed_size, head) self.norm1 = LayerNorm(embed_size) self.norm2 = LayerNorm(embed_size) self.feed_forward = FeedForwardLayer(embed_size, forward_expansion)
前方干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的最具实操性的最系统的学习transformer模型的入门教程。我们从零开始用pytorch搭建Transformer模型(中文可以翻译成变形金刚)。 训练它来实现一个有趣的实例:两数之和。 输入输出类似如下: 输入:'12345+54321' 输出:'66666' ...
def forward(self, x): return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1) 注意:Generator返回的是softmax的log值。在PyTorch里为了计算交叉熵损失,有两种方法。第一种方法是使用nn.CrossEntropyLoss(),一种是使用NLLLoss()。第一种方法更加容易懂,但是在很多开源代码里第二种更常见,原因可能是它后来才有,大家...
计算之后是BS*ML*1mean=x.mean(-1,keepdim=True)std=x.std(-1,keepdim=True)# 将最后一维标准化,然后乘以比例加上偏移returnself.a_2*(x-mean)/(std+self.eps)+self.b_2 # Transformer 块是任何 Transformer 架构的基本结构,不仅限于BERT, # 不同模型只是层数、头数、嵌入维度、词表、训练数据以及...
Transformer整体架构如下图所示。 其中, 编码端:经过词向量层(Input Embedding)和位置编码层(Positional Encoding),得到最终输入,流经自注意力层(Multi-Head Attention)、残差和层归一化(Add&Norm)、前馈神经网络层(Feed Forward)、残差和层归一化(Add&Norm),得到编码端的输出(后续会和解码端进行交互)。