具体地,该基于Transformer构建的翻译模型由两部分构成,分别是编码器(encoder)和解码器(decoder),如下图3所示。 图3 编码器的输出作为解码器的输入。这里的编码器是将输入映射为特征表征(可视为待翻译句子的含义),而解码器根据特征表征实现“含义—>目标语言”的转换。具体代码实现如下: class Transformer(nn.Module)...
Transformer主要是由Encoder、Decoder块组成如下所示,Encoder/Decoder层的子模块基本相同可以复用。代码中参数命名尽量参考Attention Is All You Need原文。 transformer架构图 拆解下来大概有下图所示的一些主要模块,其中最关键的模块是MHA(Multi-Head Attention),以及由特色的位置编码PE(Positional Encoding)模块。对于...
三、Transformer模型代码 完整代码如下: # models/transformer_model.py import torch import torch.nn as nn import math class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, max_len=5000): """ Transformer模型的位置编码模块。 参数: - hidden_size (int): 隐藏状态的维度。 - max_...
Transformer模型在各个领域的应用广泛,无论是脱胎于Encoder的BERT,还是从Decoder得到的GPT,都是该模型丰富适用性的体现。本文对Transformer模型的基本原理做了入门级的介绍,意在为读者描述整体思路,而并非拘泥于细微处的原理剖析,并附上了基于PYTORCH实现的Transformer模型代码及详细讲解。 一.什么是Transformer 一种基于自...
1. Transformer介绍 2. 相关博客 3. 相关代码解读 其实,最重要的就是这篇代码解读,只是看懂了论文,其实并不是真的懂了,对于我这码农,最重要的还是要能把论文变成代码,还好,伟大的github上,果然有我需要的代码,所以我赶紧下载下来,开始研读。github链接 ...
transformer模型代码 飞桨框架提供了丰富的API,可以方便地实现Transformer模型。 下面是一个使用飞桨框架实现Transformer模型的代码案例。 import paddle import paddle.fluid as fluid from paddle.fluid.dygraph import Layer, Embedding, MultiHeadAttention, Linear class TransformerEncoderLayer(Layer): def __init__(sel...
目前我们对Transformer模型的研究已经很全面了,关于它的复现成果也非常多,但都比较零散,不成系统,而且缺乏对Transformer改进变体的详细梳理,这对我们改模型写代码很不友好。 所以学姐今天特地帮大家整理了Transformer各组件的魔改方法以及创新思路,每种方法的来源论文以及复现代码都放上了,代码超级简洁,相信能给同学们提供...
transformer模型首次体验代码 首先是安装python,更新pip源到清华源。安装transformer pip install transformer 安装jupyter lab,也简单一行 pip install jupyterlab 现在不想用anaconda了,因为国内没有源了,国外的又慢。直接用pip吧。 然后开始体验之旅吧: 打开终端,输入:...