在 Transformer 中,位置编码的维度通常与输入嵌入的维度相同。 importtorchimporttorch.nnasnnclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()# 貌似长度和批次无关,初始化位置编码的张量self.dropout=nn.Dropout(p=dropout)# ...
从今天开始,打算使用Pytorch实现一个Transformer模型,专注于了解其中的算法和原理,今天描述Embedding层和Positional encoding。 1:Embedding层 在Transformer 模型中,Embedding 层(嵌入层)的主要作用是将输入的离散数据(如单词或字符)转换为连续的向量表示。 这些向量表示不仅能捕捉 Token 之间的语义关系,还能有效地压缩维度,...
2. PositionEncoding 引申:PE 中的切片问题 3. ScaleDotProductAttention 引申:预定义与直接实现的区别 4. MultiHeadAttention 引申:reshape 和 view 的区别 5. PosWiseFeedForwardNet 6. Mask 6.1 Pad Mask 6.2 Subsequent Mask 7. EncoderLayer 8. Encoder 9. DecoderLayer 10. Decoder 11. Transformer 12. ...
importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()self.dropout=nn.Dropout(dropout)# 生成位置编码矩阵pe=torch.zeros(max_len,d_model)position=torch.arange(0,max_len,dtype=torch....
目录: 前言 数据处理 Transformer各个模块具体实现 词嵌入层 位置编码(positional encoding) 编码器 多头自注意力 层归一化 残差连接 逐位置前馈网络(Position-wise Feed-Forward Networks) 编码器整体架构 解码器 Transform
=0:raiseValueError("Cannot use sin/cos positional encoding with ""odd dim (got dim={:d})".format(dim))"""构建位置编码pepe公式为:PE(pos,2i/2i+1) = sin/cos(pos/10000^{2i/d_{model}})"""pe = torch.zeros(max_len, dim)# max_len 是解码器生成句子的最长的长度,假设是 10position...
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)。
Transformer的PyTorch实现。我们知道Transformer模型由于没有使用RNN,必须使用额外的手段来获取文本序列的顺序(或者说位置)信息。Word embeddings是对词语的内容进行嵌入,而Position encoding是对词语的位置进行嵌入。分析可以看文章开始提到的笔记。代码如下:Paddi...
Position Encoding(位置编码):在ViT模型中,每个token的位置信息对于模型的自注意力机制非常重要。vitorch库提供了位置编码的工具和函数。 Pre-training(预训练):在ViT模型中,预训练是一种重要的技术,可以提高模型的泛化能力。vitorch库提供了预训练的工具和函数。 总之,结合百度智能云文心快码(Comate)和vitorch库,开发...
Transformer模型使用经典的encoer-decoder架构,由encoder和decoder两部分组成。 可以看到两侧的N_x表示encoer和decoder各有多少层。 encoder和decoder.png 在原始论文中,encoder和decoder都包含有6层。 encoder的每一层是由一个Multi head self-attention和一个FeedForward构成,两个部分都会使用残差连接(residual connection)...