在创建Encoder模型时,我们需要指定输入的维度和模型的层数。 以下是一个示例代码,展示了如何创建一个具有2个Transformer块的Encoder模型: importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerEncoder(nn.Module):def__init__(self,input_dim,num_layers):super(TransformerEncoder,self).__init__()self.layers=nn.ModuleList...
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。
在TransformerEncoderLayer的forward逻辑中,可以看到很典型的多头注意力 + 全连接层 + 残差连接 + LayerNorm。对于一个EncoderLayer来说,输入是一个sequence,输出是一个相同维度的sequence。而在PyTorch的transformer实现中,整个encoder栈被封装为了TransformerEncoder类: class TransformerEncoder(Module): def __init__(se...
TransformerEncoder、TransformerDecoder逻辑是类似的,就是执行TransformerEncoderLayer多次,默认是6次,以TransformerEncoder为例 classTransformerEncoder(Module):r"""TransformerEncoderLayer 堆叠N次 Args: encoder_layer: TransformerEncoderLayer(子模块) num_layers: 堆叠次数 norm: """def__init__(self,encoder_layer,...
Encoder): """Transformer编码器""" def __init__(self, vocab_size, num_hiddens, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout, use_bias=False, **kwargs): super(TransformerEncoder, self).__init__(**kwargs) self.num_hiddens = num_hiddens self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, ...
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,一个序列的列表的元素通常为词表中不可切分的最小词,...
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...
首先定义一个TransformerBlock模块,Encoder只是将其重复num_encoder_layers次 注意有残差运算 classTransformerBlock(nn.Module):def__init__(self, embed_size, head, forward_expansion, dropout): super(TransformerBlock, self).__init__() self.attn=MultihHeadAttention(embed_size, head) ...
文本分类(三):使用Pytorch进行文本分类——Transformer 一、前言 文本分类不是生成式的任务,因此只使用Transformer的编码部分(Encoder)进行特征提取。如果不熟悉Transformer模型的原理请移步。 二、架构图 三、代码 1、自注意力模型 classTextSlfAttnNet(nn.Module):'''自注意力模型'''def__init__(self,...