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_...
部分代码参考Harvard NLP团队的transformer tutorial:GitHub - harvardnlp/annotated-transformer: An annotated implementation of the Transformer paper.,但该博客的模型搭建过程比较繁琐,本文只使用了部分子模块的代码,整体Transformer的结构是按照论文示例图搭建。 Transformer结构 Transformer结构 上图是大家熟悉的Transformer...
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/...
tgt_mask = (tgt != pad).unsqueeze(-2) # 在倒数第二个位置加入一个维度 # type_as 把调用tensor的类型变成给定tensor的 tgt_mask = tgt_mask & subsequent_mask(tgt.size(-1)).type_as(tgt_mask.data) return tgt_mask 数据准备好了,下面我们正式开始一步步实现Transformer模型。 Transformer...
CLASStorch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer,num_layers,norm=None)decoder_layer – 就是上面搭建的torch.nn.TransformerEncoderLayer num_layers – decoder层的数量,transformer模型默认6层 norm – the layer normalizationcomponent(optional).forward(tgt,memory,tgt_mask=None,memory_mask=None,tgt_key_padding...
因此需要忽略），我（和nn.Transformerdocumentation）称为tgt_key_padding_mask。
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。
tgt, tgt_mask) def encode(self, src, src_mask): return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask) def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask): return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask)
Transformer模型的输入通常是一个三维张量,形状为(batch_size, seq_len, embed_dim),其中batch_size是批次大小,seq_len是序列长度,embed_dim是嵌入维度。输出也是一个三维张量,形状与输入相同(对于编码器)或略有不同(对于解码器,可能包含注意力权重等额外信息)。 3. 实现Transformer的编码器部分(Encoder) 编码器由...
因此需要忽略），我（和nn.Transformerdocumentation）称为tgt_key_padding_mask。