”在 Transformer 中,src_mask 主要用于自注意力机制中的 信息流动控制。如果两个节点之间的 src_mask 值为 1,那么它们可以相互注意和交互。反之,如果是 0,则意味着模型不会计算这两个节点之间的注意力值,也就是信息流动被“阻断”了。“这是我在另外的资料上看到的,这个意思是不是和博主表达的意思正好相反呢...
至此找到了Transformer中最终使用mask的形态,概括一下就是key_padding_mask处理PAD符号,attn_mask直接处理Attention的权重矩阵如用下三角矩阵使得Decoder顺序可见,二者都是汇总到由{0,-inf}组成的attn_mask后,通过加法,使得softmax后的权重矩阵部分为0,从而影响最终的output。 官网的机器翻译例子 整个模型结构包括数据预...
这里面最大的区别就是*mask_和*_key_padding_mask,_至于*是src还是tgt,memory,这不重要,模块出现在encoder,就是src,出现在decoder,就是tgt,decoder每个block的第二层和encoder做cross attention的时候,就是memory。 *mask 对应的API是attn_mask,*_key_padding_mask对应的API是key_padding_mask 我们看看torch/nn/...
super(Transformer, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed = tgt_embed self.generator = generator def encode(self, src, src_mask): return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask) def decode(self, memory, src_mask...
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...
Transformer部分 主要依据就是论文中的这张图: 先写重点部分: 1. 注意力机制 假设batch_size=2, seq_len=100, d_model=256, heads=8 这里Q,K,V维度都是相同的,由于分头了,将d_model例如拆成heads份,所以维数是[2, 8, 100, 32] defattention(query, key, value, mask=None, dropout=None):#取query...
在构建Transformer模型之前,我们需要准备一个合适的数据集。可以使用公开的数据集,如WMT14英法翻译数据集。可以通过以下代码下载并加载数据集: fromtorchtext.datasetsimportTranslationDatasetfromtorchtext.dataimportField,BucketIterator# 定义数据集的字段(Field)SRC=Field(tokenize='spacy',tokenizer_language='en',lower=Tr...
代码:GitHub - harvardnlp/annotated-transformer: An annotated implementation of the Transformer paper. 0. 准备工作 因为本文使用PyTorch深度学习框架对Transformer算法进行复现,因此你需要安装一下相关的库,后续的代码也建议在jupyter中逐模块的进行运行。
构建Transformer 模型的步骤如下: 1、导入必要的库和模块 导入PyTorch 核心库、神经网络模块、优化器模块、数据处理工具,以及数学和对象复制模块,为定义模型架构、管理数据和训练过程提供支持。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataasdataimportmathimportcopy ...
self.src_mask = (src != pad).unsqueeze(-2) if trg is not None: self.trg = trg[:, :-1] self.trg_y = trg[:, 1:] self.trg_mask = \ self.make_std_mask(self.trg, pad) self.ntokens = (self.trg_y != pad).data.sum() ...