1、使用这个模块可以进行自注意力和交叉注意力的计算:如果进行自注意力计算,那么需要输入三个张量,K、Q、V;如果进行交叉注意力计算,只需要输入两个张量,Q、K/V,Q可以来自一个序列(如解码器的输出),K/V来自另一个序列(如编码器的输出)。 2、一个形状为(batch_size,sequence_len,embed_dim)的张量输入到nn....
手把手用Pytorch从0构建Transformer! 🎡这篇文章详细介绍了Transformer模型的原理和实现步骤。 📚Transformer是由Google在2017年提出的,它是基于自注意力机制的序列到序列模型,在自然语言处理 - 论文搬砖学长于20240614发布在抖音,已经收获了12.4万个喜欢,来抖音,
本仓库提供了一个基于PyTorch实现的Transformer模型示例代码,专为初学者设计,用以深入浅出地讲解Transformer架构的工作原理和应用。通过阅读和运行此项目中的代码,学习者可以快速理解自注意力机制、编码器-解码器结构以及如何在实际任务中使用Transformer。同时,项目包含了详细的文档说明和注释,便于跟随每一步进行实践。