Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理任务。以下是实现 Transformer 的关键步骤和注意事项：

核心概念 🔍

  • 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉序列的全局依赖
  • 位置编码：为序列添加位置信息（如 sin/cos 函数或学习型编码）
  • 编码器-解码器结构：包含多层自注意力和前馈神经网络（如 encoder_layer 和 decoder_layer）

实现步骤 🧰

  1. 构建注意力层 

    # 示例：多头注意力机制
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads)
    transformer_model

  2. 添加位置编码
    使用 position_encoding 或 learned_position_embeddings 处理序列位置信息

  3. 堆叠编码器/解码器块
    每个块包含：

    • 自注意力层（如 attention_mechanism）
    • 前馈神经网络（如 feed_forward_network）
    • 层归一化（layer_norm）
    • 残差连接（residual_connection）

代码示例 🧪

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.positional_encoding = nn.PositionalEncoding(d_model, dropout=0.1)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)
    
    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding(src) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        src += self.positional_encoding(src)
        tgt = self.embedding(tgt) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        tgt += self.positional_encoding(tgt)
        out = self.transformer(src, tgt)
        return self.fc(out)

扩展阅读 📚

attention_mechanism

注意：实际训练中需处理 padding_mask 和 src_key_padding_mask 等细节，建议参考 完整实现案例 获取更详细的代码结构