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) ...
defforward(self, x): # 计算最后一个维度的均值、方差 mean = x.mean(-1, keepdim=True) std = x.std(-1, keepdim=True) returnself.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2 # 子层残差连接 classSublayerConnection(nn.Module): # size: 参数矩阵的shape, # dropout_prob: ...
完整的Transformer模型 现在我们可以定义完整的Transformer模型,包括编码器、解码器以及它们之间的连接。 classTransformer(nn.Module):def__init__(self, num_encoder_layers, num_decoder_layers, d_model, num_heads, d_ff, input_vocab_size, output_vocab_size, max_length=5000):super(Transformer,self).__...
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)。 解码端:经...
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...
专栏链接:Transformer学习笔记 在解读源码之前,我们先学习几个对输入文本的处理操作 将每个词汇映射到一个高维空间中的稠密向量 假设我们有一个简单的词汇表,包含以下四个词:{“猫”,“狗”,“爱”,“跑”}。才词嵌入(word embedding)之前,这些词可能只是数字索引来表示,例如:“猫” = 0 ,“狗” = 1 ,“...
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)
Transformer注解及PyTorch实现(上) "Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
Transformer的原理在前面已经分析得很详细了,下面将使用PyTorch 1.0+完整实现Transformer的整个架构,并用简单实例进行验证。代码参考哈佛大学OpenNMT团队针对Transformer实现的代码,该代码是用PyTorch 0.3.0实现的。5.4.1 Transformer背景介绍目前的主流神经序列转换模型大都基于Encoder-Decoder模型。所谓序列转换模型就是把一个...
尽管基于卷积的架构在图像分类任务中仍然是最先进的技术,但论文《An image is worth 16x16 words: transformer for image recognition at scale》表明,计算机视觉中CNNs的依赖也不是必要的,直接对图像进行分块,然后使用序纯transformer可以很好地完成图像分类任务。