再看pytorch中的Transformer组成:nn.Transformer是一个完整的Transformer模型;nn.TransformerEncoder、nn.TransformerDecoder分别为编码器、解码器。并各自由多个nn.TransformerXXcoderLayer组成 nn.Transformer,执行一次Encoder、执行一次Decoder,结束。注意mask一共有两种(xx_mask和xx_key_padding_mask),有三类(src_xx,tgt_...
32,512))>>>out=transformer_model(src,tgt)# 没有实现position embedding ，也需要自己实现mask机制。
Transformer的padding mask实际上是一个张量,每个值都是一个Boolean,值为false的地方就是要进行处理的地方。 Positional Embedding 得到补全后的句子embedding向量后,直接输入encoder的话,那么是没有考虑到句子中的位置顺序关系的。此时需要再加一个位置向量,位置向量在模型训练中有特定的方式,可以表示每个词的位置或者不...
1. 确定输入参数 首先,我们需要确定要使用的输入参数。在这个情景下,我们需要使用memory_key_padding_mask参数来填充键值对的mask。 memory_key_padding_mask: torch.Tensor 1. 2. 创建TransformerDecoder层 接下来,我们需要创建TransformerDecoder层,这是实现Transformer模型的关键组件。 importtorchimporttorch.nnasnn ...
编码src_mask(Optional[Tensor])– mask矩阵,在encoder层主要是pad masksrc_key_padding_mask(Optional[Tensor])– the maskforthe src keys perbatch(optional). 其nn.TransformerEncoderLayer已经封装了transformer encoder层所有需要的函数,因此,我们只需要传递给此函数相应的参数即可,当然我们的transformer模型是用了...
nn.TransformerEncoderLayer(d_model, 2, 2, batch_first=True) layer.eval() x = torch.randn(5, 10, d_model) pad = torch.rand(5, 10) > 0.5 layer(x, src_key_padding_mask=pad) Gives the warning: /home/jhseu/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/transformer.py:668: ...
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,...
本文对 Transformer 的实现基于 Pytorch,但是不直接调用 Pytorch 封装的 Transformer,而是手动实现 Encoder 和 Decoder 等;与 Transformer 本身无关的代码内容取自 pytorch 的官方教程LANGUAGE TRANSLATION WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT。 Transformer 产生的背景...
x=layer(x, memory, src_mask, tgt_mask)returnself.norm(x) 除了每个编码器层中的两个子层之外,解码器还插入了第三种子层对编码器栈的输出实行“多头”的Attention。 与编码器类似,我们在每个子层两端使用残差连接进行短路,然后进行层的规范化处理。
This is not an issue related tonn.Transformerornn.MultiheadAttention. After the key_padding_mask filter layer,attn_output_weightsis passed tosoftmaxand here is the problem. In your case, you are fully padding the last two batches (seey). This results in two vectors fully filled with-infin...