PyTorch Transformer Implementation 指南

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理领域取得了显著的成果。本指南将介绍如何使用 PyTorch 实现 Transformer 模型。

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Transformer 模型结构

Transformer 模型主要由编码器和解码器两部分组成。以下是模型的基本结构：

• 编码器：由多个相同的编码层堆叠而成，每个编码层包含多头自注意力机制和前馈神经网络。
• 解码器：由多个相同的解码层堆叠而成，每个解码层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络。

代码示例

以下是一个简单的 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_encoder_layers, num_decoder_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)
        self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)
        self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_decoder_layers)
        self.output_layer = nn.Linear(d_model, vocab_size)

    def forward(self, src, tgt):
        src = self.embedding(src)
        tgt = self.embedding(tgt)
        output = self.transformer_encoder(src)
        output = self.transformer_decoder(output, tgt)
        output = self.output_layer(output)
        return output

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以阅读以下文章：

• The Annotated Transformer
• Attention Is All You Need

图片展示

Transformer 模型结构示意图：

希望这个指南能帮助您了解并实现 PyTorch Transformer 模型。如果您有任何问题，欢迎在评论区留言。