2.Decoder代码解读 P2 - 04:50 代码实现
广播操作:广播是 NumPy 和 PyTorch 等库中的一种机制,它允许不同形状的张量进行算术运算,只要这些张量的维度满足一定的条件。具体来说,如果两个张量的形状从后向前比较,对于每一个维度:它们的大小相等或其中一个为1,那么这两个张量就可以进行广播,并且会被扩展到相同的大小来进行元素级别的操作。 self.encoding =...
constant_意思是用所给值来填充输入的向量。 另外,在PyTorch的源码里,似乎projection代表是一种线性变换的意思,in_proj_bias的意思就是一开始的线性变换的偏置 def_reset_parameters(self):ifself._qkv_same_embed_dim:xavier_uniform_(self.in_proj_weight)else:xavier_uniform_(self.q_proj_weight)xavier_unifor...
在 PyTorch 中,变量类型是 tensor 的话是无法修改值的,而 Parameter() 函数可以看作为一种类型转变函数,将不可改值的 tensor 转换为可训练可修改的模型参数,即与 model.parameters 绑定在一起,register_parameter 的意思是是否将这个参数放到 model.parameters,None 的意...
在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写。2.Decoder代码解读 P2 - 12:58 映射分头之前的步骤未讲,没懂 首先进行映射分头,注意q和k的维度要一致,不如无法相乘计算(即点积DotProductAttention方法计算我们的attention_scores)。 接下来给每个头都传输pad的信息,以便我们后续的计算有效性。
对应的pytorch程序如下: classtransformer(nn.Module):def__init__(self,enc_net,dec_net):super(transformer,self).__init__()self.enc_net=enc_net# TransformerEncoder的对象self.dec_net=dec_net# TransformerDecoder的对象defforward(self,enc_X,dec_X,valid_length=None,max_seq_len=None):"""...
PyTorch实现Transformer 在PyTorch中,可以利用torch.nn.Transformer模块来实现Transformers。以下是一个简单的Transformer实现示例代码: importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size,nhead):super(TransformerModel,self).__init__()self.encoder=nn...
transformer pytorch源码 pytorch源码解读 1. 源码概览 pytorch是众多dl工具中,比较python风格化的一种,另一个完全python化的dl工具是chainer,它的构建语言中只有python,甚至cuda也是从python端调用的。python风格化的好处是,使用了很多python的语言特性,让代码更加简洁,更高效。《python高级编程》的第2、3章,描述了部分...
pytorch中Transformer的api解读 实际运用:虽然Transformer的api使用大大简化了打码量,但是还有需要自已实现一些代码的 Transformer架构 Transformer结构如下: image.png Transformer的经典应用场景就是机器翻译。 整体分为Encoder、Decoder两大部分,具体实现细分为六块。