1.2 输入部分 transformer的输入部分使用的是word embedding和Positional Encoding的结合。为了解释输入序列中单词顺序,transformer给encoder层和decoder层的输入添加了一个额外的向量Positional Encoding,维度和word embedding的维度一样,这个向量采用了一种很独特的方法来让模型学习到这个值,这个向量能决定当前词的位置,或者说...
self.final_layer=tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)#self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size,activation='tanh')#def call(self, inputs, targets, training, encode_padding_mask,#look_ahead_mask, decode_padding_mask):defcall(self, inputs, targets, training,look_ahead_...
Transformer 实现 需要注意的是,Transformer 将 Input Embedding 、Output Embedding 和 Pre-SoftMax 的参数共享(Weight Tying)。Pre-SoftMax 为 Decoder 的 SoftMax 输出之前的线性变换。 classTransformer(Layer):def__init__(self,vocab_size,model_dim,n_heads=8,encoder_stack=6,decoder_stack=6,feed_forward...
super(Transformer,self).__init__() self.mha=MultiHeadAttention(num_heads,embedding_dim) self.ffn=tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(ff_dim,activation="relu"), tf.keras.layers.Dense(embedding_dim) ]) self.layernorm1=tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) self.layernorm2...
Transformer 模型 对于研究NLP的小伙伴,Transformer 应该不会陌生,Transformer的总体结构是这样的。 其中,最核心的结构就是这个Multi-Head Attention,它的结构是这样的。 话不多说,直接上代码～ 采用Tensorflow 2.0的 keras 实现。 Embedding 实现 classEmbedding(Layer):def__init__(self,vocab_size,model_dim,**kwa...
每个子层的输出是 LayerNorm(x + Sublayer(x))。归一化是在 d_model(最后一个)维度完成的。Transformer 中有 N 个编码器层。 """ classEncoderLayer(tf.keras.layers.Layer): def__init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1): super(EncoderLayer,self).__init__() ...
从TensorFlow 2.10 开始,对 Keras 注意力层的 mask 处理(例如 tf.keras.layers.Attention、tf.keras.layers.AdditiveAttention ) 进行了扩展和统一。 现在Transformer 自注意力块可以写成这样: import tensorflow as tfembedding = tf.keras.layers.Embedding(input_dim=10,output_dim=3,mask_zero=True) # Infer ...
return_keras_model=False, prefix='Predecessor-')#predecessor.name = "Predecessor"#加载预训练模型(3层)successor =build_transformer_model( config_path=config_path, checkpoint_path=checkpoint_path, return_keras_model=False, num_hidden_layers=3, ...
from tensorflow.keras import models, layers, preprocessing as kprocessing from tensorflow.keras import backend as K## for bert language model import transformers 该数据集包含在一个jason文件中,所以我们首先将其读取到一个带有json的字典列表中,然后将其转换为pandas的DataFrame。
TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras ...