Transformer实现教程 🧠

核心概念

Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的深度学习模型，通过并行处理序列数据解决了传统RNN的效率问题。其核心组件包括：

• 多头注意力机制 🧩
• 位置编码 📏
• 前馈神经网络 🧮

实现步骤

1. 数据准备 📁
   使用标准数据集（如Wikitext）进行训练，数据需经过分词和序列化处理。
2. 模型构建 🏗️
   • 编码器：堆叠多层自注意力和前馈网络
   • 解码器：包含掩码自注意力和编码器-解码器注意力
3. 训练流程 🔄
   通过交叉熵损失函数优化模型参数，建议使用GPU加速训练。
4. 部署应用 📦
   将训练好的模型封装为API服务，支持文本生成、机器翻译等任务。

代码示例 (PyTorch)

import torch
class TransformerModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model):
        super().__init__()
        self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.transformer = torch.nn.Transformer(d_model, nhead=8)
        self.fc = torch.nn.Linear(d_model, vocab_size)

扩展阅读

• Transformer原理详解
• 深度学习基础教程
• 实际应用案例