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_x...
src_mask (Optional[Tensor]) – mask矩阵,在encoder层主要是pad mask src_key_padding_mask (Optional[Tensor]) – the mask for the src keys per batch (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...
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 ...
src_key_padding_mask: src key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor为(S),有batch的tensor为(N,S)) tgt_key_padding_mask: tgt key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor为(T),有batch的tensor为(N,T)) memory_key_padding_mask: memory key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor...
self.decoder=TransformerDecoder(decoder_layer,num_decoder_layers,decoder_norm)self.d_model=d_model self.nhead=nhead self.batch_first=batch_firstdefforward(self,src:Tensor,tgt:Tensor,src_mask:Optional[Tensor]=None,tgt_mask:Optional[Tensor]=None,memory_mask:Optional[Tensor]=None,src_key_padding_...
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...
I'm using PyTorch 1.3 and this is sample code for my example. import torch import torch.nn as nn enc = nn.TransformerEncoderLayer(3,1) model = nn.TransformerEncoder(enc, 6) x = torch.Tensor([[[1,2,3],[0,5,6]],[[-1,-2,0],[-4,-5,0]],[[1,2,...
前方干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的最具实操性的最系统的学习transformer模型的入门教程。我们从零开始用pytorch搭建Transformer模型(中文可以翻译成变形金刚)。 训练它来实现一个有趣的实例:两数之和。 输入输出类似如下: 输入:'12345+54321' 输出:'66666' ...
src_key_padding_mask– the mask for the src keys per batch(optional). Shape: see the docs in Transformer class. SOURCE CODE classTransformerEncoderLayer(Module):def__init__(self,d_model,nhead,dim_feedforward=2048,dropout=0.1,activation="relu"):super(TransformerEncoderLayer,self).__init__(...