代码示例: # 导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchtext.datasetsimportMulti30kfromtorchtext.dataimportField,BucketIterator# 设定随机种子SEED=1234# 设置随机种子torch.manual_seed(SEED)torch.backends.cudnn.deterministic=True# 定义翻译任务的源和目标语言的FieldSRC=Field(tokenize=...
我在https://github.com/P3n9W31/transformer-pytorch项目中找到了一个较小的中英翻译数据集。数据集只有几KB大小,中英词表只有10000左右,比较适合做Demo。如果要实现更加强大实用的模型,则需要换更大的数据集。但相应地,你要多花费更多的时间来训练。 我在代码仓库中提供了data_load.py文件。执行这个文件后,实验...
本文使用Harvard开源的transformer-pytorch代码构建transformer模型。不得不说Harvard贡献的轮子很好用!代码结构清晰,且由于之前在The Annotated Transformer已经具体学习过一遍,使用起来压力小很多!我们做出的修改如下: 为加速解码过程,我们将greedy decode基于batch重新实现。 transformer-pytorch使用的pytorch版本较早,我们修改了...
因为Transformer早先就是谷歌团队为了解决机器翻译等NLP问题而提出的，Transformer天然适用于NLP领域，因此使用...
这里的Transformer类实现了一个标准的Transformer模型，包括编码器和解码器部分，输入的嵌入、自注意力计算...
实践中，还面临了GPU显存分配问题，通过多GPU训练策略和损失函数分布式计算来解决。实验结果显示，Transformer在英译中任务中表现出色，特别是NoamOpt和Beam Search的使用显著提升了翻译质量。总的来说，该项目不仅提供了一个实践Transformer模型的实战教程，也揭示了在机器翻译任务中遇到的挑战与应对策略，希望...
Transformer模型基于Attention机制，无需顺序读取序列，可以实现高度的并行化。它在多个任务上超过了以往的SOTA模型，并且在分类、生成等任务上都表现出色。在模型结构上，它使用了一个编码器-解码器模型，通过Transformer的定义，我们构建了模型并使用了Harvard开源的transformer-pytorch代码。我们采用了Warm Up...
中译英和英译中，一般转换一下source和target就行了。
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' ...