式中,d_model是字向量的维度大小;10000的含义本文作者还没有确定。 字向量技术维度上,要叠加的位置编码取值为: 由于这种位置编码机制没有参数,计算速度非常快。另外,效果也是不错的。 3.4. Transformer的时间循环是如何实现的 Transformer的时间循环机制被部署在了decoder中,如图3-5。解码器把上一时刻的输出引入到...
在该示例中,一个批次中包括了“准备去打水”、“一打啤酒”和“我的宝贝闺女”三句话,故批次中的样本个数为3;假设将第三句话的长度作为序列的最大长度,则序列长度为6;至于词特征的维度,由模型自行确定,例如在RNN模型中,词特征的维度往往就是RNN隐状态向量的维度,在Transformer原文中即为d_{model}。 图3 NL...
d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(DecoderLayer,self).__init__()self.self_attention=...
__init__() """ :param embed_dim: 词嵌入的维度,也就是前面的d_model参数,论文中的默认值为512 :param num_heads: 多头注意力机制中多头的数量,也就是前面的nhead参数, 论文默认值为 8 :param bias: 最后对多头的注意力(组合)输出进行线性变换时,是否使用偏置 """ self.embed_dim = embed_dim # ...
model=Transformer(vocab_size,max_len,d_model,nhead,num_layers,dropout)optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate)# 训练循环forepochinrange(num_epochs):forinputs,labelsindataloader:optimizer.zero_grad()outputs=model(inputs,labels)loss=nn.CrossEntropyLoss()(outputs,labels)loss.backward...
def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):super(PositionalEncoding, self).__init__()self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) # Compute the positional encodings once in log space.pe = torch.zeros(max_len, d_model)position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)div_term = ...
x = nn.Transformer(nhead=2, d_model=7) leads to AssertionError: embed_dim must be divisible by num_heads x = nn.Transformer(nhead=2, d_model=14) a = torch.rand((10,7)) x(a,a) leads to RuntimeError: the feature number of src and tgt must be equal to d_mo...
assert hid_dim % n_heads == 0 # d_model // h 是要能整除 self.w_q = nn.Linear(hid_dim, hid_dim) self.w_k = nn.Linear(hid_dim, hid_dim) self.w_v = nn.Linear(hid_dim, hid_dim) self.fc = nn.Linear(hid_dim, hid_dim) ...
(self,v,k,q,mask):batch_size=tf.shape(q)[0]q=self.wq(q)# (batch_size, seq_len, d_model)k=self.wk(k)# (batch_size, seq_len, d_model)v=self.wv(v)# (batch_size, seq_len, d_model)# 多头的划分,个人觉得有2种理解:# 1. 因为先经过了一层线性变化,故而拆分多头后的每一个...