此外有一个点刚刚接触Transformer的同学可能不太理解,编码器和解码器两个部分都包含输入,且两部分的输入的结构是相同的,只是推理时的用法不同,编码器只推理一次,而解码器是类似RNN那样循环推理,不断生成预测结果的。 怎么理解?假设我们现在做的是一个法语-英语的机器翻译任务,想...
3部分:encoder、decoder、projection enc_inputs=batch_size*src_len dec_inputs=batch_size*tgt_len 20:57 encoder部分 25:50 位置编码公式 2.Decoder代码解读 P2 - 00:17 告诉后面的层哪些部分被填充 2.Decoder代码解读 P2 - 04:50 代码实现
下面开始代码部分: # 导入依赖库importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.parameterimportParameterfromtorch.nn.initimportxavier_uniform_fromtorch.nn.initimportconstant_fromtorch.nn.initimportxavier_normal_importtorch.nn.functionalasFfromtypingimportOptional,Tuple,AnyfromtypingimportList,Optional,Tupleimportmathim...
因为Transformer不像RNN那样的循环结构有前后不同时间步输入间天然的先后顺序,所有的时间步是同时输入,并行推理的,因此在时间步的特征中融合进位置编码的信息是合理的。 位置编码可以有很多选择,可以是固定的,也可以设置成可学习的参数。 这里,我们使用固定的位置编码。具体地,使用不同频率的sin和cos函数来进行位置编码...
Transformer代码解读 Scaled Dot Product Attention: 实现如图的操作,令Q乘以K的转置,如果需要mask,乘以Mask矩阵,再做Softmax操作,得到注意力权重矩阵,最后乘以V获得self-attention的输出。 classScaledDotProductAttention(nn.Module):'''Scaled Dot-Product Attention'''def__init__(self, temperature, attn_dropout=...
vision_transformer.py: 代码中定义的变量的含义如下: img_size:tuple类型,里面是int类型,代表输入的图片大小,默认是224。patch_size:tuple类型,里面是int类型,代表Patch的大小,默认是16。in_chans:int类型,代表输入图片的channel数,默认是3。num_classes:int类型classification head的分类数,比如CIFAR100就是100,默认...
Bert源码解读(二)之Transformer 代码实现 一、注意力层(attention layer) 重要:本层主要就是根据论文公式计算token之间的attention_scores(QKT),并且做softmax之后变成attention_probs,最后再与V相乘。值得注意的是,中间利用了attention_mask的技巧,返回多头注意力值。
model = Transformer() 在写模型的时候的一些tips 从总体到局部,先搭建好大框架,然后再逐渐完善细节部分 一定要搞清楚数据流动的形状 over Class Transfomer(nn.Module): 在init函数(初始化)中搭建模型的基本框架,即:解码器,编码器,输出层 在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写enc_outputs先是数据流动的...
首先，要对patch进行线性映射（这个过程在代码中叫to_patch_embedding），然后附加以位置编码，pos_embedding, 但是在代码中，采用的是randn，注意位置编码还需要一个cls。而后构建Transformer，最后有一个MLP的输出头；1.3. 更多的实现细节 1.3.1. Linear Projection of Flatten Patches 指的是代码中的to_patch_...