PyTorch Transformer 教程

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，常用于处理序列数据。本教程将介绍如何在 PyTorch 中实现 Transformer 模型。

自注意力机制

自注意力机制是 Transformer 的核心，它允许模型在处理序列数据时，能够关注到序列中任意位置的元素。

自注意力权重计算：通过计算序列中每个元素与其他元素之间的相似度，得到一个权重矩阵。
位置编码：由于 Transformer 模型没有循环或卷积结构，因此需要引入位置编码来表示序列中元素的位置信息。

PyTorch Transformer 实现

以下是一个简单的 PyTorch Transformer 模型实现：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src):
        src = self.embedding(src)
        output = self.transformer(src)
        output = self.fc(output)
        return output

扩展阅读

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