d_model:模型的隐藏状态维度 nhead:注意力头的数量 num_layers:编码器和解码器的层数 dropout:Dropout率 在Transformer类的forward方法中,我们实现了模型的前向传播过程。首先,我们将输入文本转换为向量表示,然后通过位置编码和自注意力机制得到新的向量表示。最后,我们通过全连接层得到输出向量。 接下来,我们需要实现位...
transformer论文中,在线性预测过程,会缩小feature数到d_model/h,在concat过程进行叠加还原到原来的feature数。考虑到线性部分的特征缩减会降低模型的表达能力,上面代码中对于多头注意力机制的concat过程应用的算法是在线性预测部分保持原feature数,经过多头注意力模块之前,feature数按照注意力头数进行等分,在concat部分view回...
def__init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1): #初始化函数有三个输入参数分别是d_model,d_ff,和dropout=0.1,第一个是线性层的输入维度也是第二个线性层的输出维度,因为我们希望输入通过前馈全连接层后输入和输出的维度不变,第二个参数d_ff就是第二个线性层的输入...
self.d_k = d_k self.d_v = d_v # d_model输入向量,n_head * d_k输出向量 # 可学习W^Q,W^K,W^V矩阵参数初始化 self.w_qs = nn.Linear(d_model, n_head * d_k, bias=False) self.w_ks = nn.Linear(d_model, n_head * d_k, bias=Fals...
self.d_model =d_model def forward(self, x): ''' Embedding层的前向传播逻辑 参数x:这里代表输入给模型的单词文本通过词表映射后的one-hot向量 将x传给self.lut并与根号下self.d_model相乘作为结果返回 ''' embedds = self.lut(x) return embedds * math.sqrt(self.d_model) ...
self.d_model=d_model self.state_size=state_size self.A=nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model,state_size,device=device),p=2,dim=-1)) nn.init.xavier_uniform_(self.A) self.B=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device) ...
对于一个长度为 T 的语句序列,位置编码 为序列中每个位置 的字生成一个同样维度 d_model 的向量,其中 i 表示词向量(Embedding)的维度。Transformer 中用周期函数(Sine/Cosine)表示位置编码: 周期函数形式(在原始Transformer论文中提出):对于偶数索引 i: 对于奇数索引 i: 注意: pos 取值范围是 1 到T(语句序列长...
# d_k, d_v的值一般会设置为 n_head * d_k=d_model, # 此时concat后正好和原始输入一样,当然不相同也可以,因为后面有fc层 # 相当于将可学习矩阵分成独立的n_head份 def __init__(self, n_head, d_model, d_k, d_v, dropout=0.1): ...
self.A=nn.Parameter(F.normalize(torch.ones(d_model,state_size,device=device),p=2,dim=-1))nn.init.xavier_uniform_(self.A)self.B=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.C=torch.zeros(batch_size,self.seq_len,self.state_size,device=device)self.delta=torch...
前馈全连接层首先包含一个线性层,它将输入张量的维度从[batch_size,sequence_length,d_model]变换为[batch_size,sequence_length,d_ff],其中 d_ff 是前馈网络的中间层维度。这个变换是通过应用一个权重矩阵和偏置项来实现的。 这个映射是通过学习一个权重矩阵w1来实现的,其维度为[d_model,d_ff],以及一个偏置...