decoder其实和encoder是一样的,只是为了防止作弊,多了一个mask,不看到后面的单词。 在torch的这个教程内,这个decoder不是一个注意力机制,是一个linear层。 self.decoder = nn.Linear(d_model, ntoken) 但是torch官方实现的transformer是有这个decoder的,会发现encoder和decoder的写法是完全对称的。 if custom_encoder...
在使用transformer model时,由于存在encoder-decoder,encoder-only,decoder-only三种结构以应对不同的task。当我们使用encoder-only时,必然会涉及到TransformerEncoder和TransformerEncoderLayer函数的调用。 那么如下代码出现了AssertionError问题,应当如何解决? 为什么会出现Asse... ...
Transformer类实现的是下图中红框以内的部分: 初始化 类初始化的代码位于:github.com/pytorch/pyto 初始化做的事情很清晰,主要是初始化encoder和decoder,值得注意的是,这里在创建TransformerEncoder的时候,需要一个TransformerEncoderLayer对象以及具体的num_encoder_layers,可以想到重复堆叠这件事情,是在TransformerEncoder的...
作者将掩码语言模型(MLM)视为任何微调任务,并添加一个任务特定解码器,该解码器被实现为两层 Transformer 解码器和 Softmax 输出层,用于预训练。所以作者这里将预训练和微调的模型尽可能相近,模型共有13层,前11层称为encoder,后2层参数共享,称为decoder,然后微调的时候,前12层保留,然后和bert一样进行各类任务的微...
mask_check: 是否检查掩码。默认为True。 使用方法 通过实例化TransformerEncoder并传入相应的参数来创建编码器,然后使用编码器的forward方法来处理输入序列。 3. 了解TransformerEncoderLayer类的功能和使用方法 TransformerEncoderLayer是Transformer编码器的基础单元,每个编码器层包含一个自注意力机制和一个前馈网络。 参数 ...
Transformer模型就通过注意力机制来提高训练模型的速度,在特定任务中,Transformer的表现优于Google神经机器翻译模型。 模型大致分为Encoder(编码器)和Decoder(解码器)两个部分,分别对应上图中的左右两部分。 其中编码器由N个相同的层堆叠在一起(我们后面的实验取N=6),每一层又有两个子层。 第一个子层是一个Multi...
在官方文档中，对于torch.nn.Transformer的介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的seq2seq任务的vanilla-transformer项目。Transformer类实现了模型架构的核心部分，包括初始化和forward函数。初始化时，主要初始化encoder和decoder，其中encoder通过...
nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer except: raise ImportError('TransformerEncoder module does not exist in PyTorch 1.1 or lower.') self.model_type = 'Transformer' self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout) encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ni...
importtorchencoder_layer=torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512,nhead=8,batch_first=True)model=torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers=6,enable_nested_tensor=True)model.eval()src_rand=torch.rand(16,41,512)mask_rand=torch.zeros(16,41)withtorch.no_grad(),torch.autocast(device...
再看TransformerDecoderLayer forward中多了几个参数, decoder里面源数据(encoder的输出memory)和目标数据(decoder要求的tgt)往往并不一样, self_attention和feed_forward和encoder里面一样, 值得注意的是此时multihead attention block的输入三个位置变成了(x, mem, mem)对应(Q, K, V), 其余的和encoder部分一样, ...