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,...
如果想知道位置编码是怎么来的,可以去看Transformer学习笔记一:Positional Encoding(位置编码)。 (小编后期也会对此另出文章,不过此文主要针对transformer具体实现,对于其中某个具体功能的实现原理不再进行解释) Positional Encoding代码如下。 def__init__(self,d_model:int,seq_len:int,dropout:float)->None:super()...
在实现 Transformer 的位置信息编码时,我们需要设定一些基本配置。以下是 Python 文件模板: importtorchimportnumpyasnpclassPositionalEncoding(torch.nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 这个类图展示了...
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)# ...
=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中的位置嵌入pytorch代码 classPositionalEncoding(nn.Module):"Implement the PE function."def__init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):#d_model=512,dropout=0.1,#max_len=5000代表事先准备好长度为5000的序列的位置编码,其实没必要,#一般100或者200足够了。super(PositionalEncoding, self)...
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...
model = Transformer() 在写模型的时候的一些tips 从总体到局部,先搭建好大框架,然后再逐渐完善细节部分 一定要搞清楚数据流动的形状 over Class Transfomer(nn.Module): 在init函数(初始化)中搭建模型的基本框架,即:解码器,编码器,输出层 在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写enc_outputs先是数据流动的...
因为在Transformer的编码器结构中, 并没有针对词汇位置信息的处理,因此需要在Embedding层后加入位置编码器,将词汇位置不同可能会产生不同语义的信息加入到词嵌入张量中, 以弥补位置信息的缺失. 学习并实现了位置编码器的类: PositionalEncoding 初始化函数以d_model, dropout, max_len为参数, 分别代表d_model: 词嵌...
model = Transformer() 在写模型的时候的一些tips 从总体到局部,先搭建好大框架,然后再逐渐完善细节部分 一定要搞清楚数据流动的形状 over Class Transfomer(nn.Module): 在init函数(初始化)中搭建模型的基本框架,即:解码器,编码器,输出层 在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写enc_outputs先是数据流动的...