Transformer 架构是近年来在自然语言处理领域取得巨大成功的模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的 Transformer 模型。
安装依赖
在开始之前，请确保您已经安装了以下依赖：
- PyTorch
- TensorFlow 或 NumPy（用于矩阵运算）
您可以使用以下命令安装 PyTorch：
pip install torch torchvision
模型结构
Transformer 模型主要由以下部分组成：
- Embedding 层：将输入的序列转换为固定长度的向量。
- Positional Encoding：给输入的向量添加位置信息。
- Encoder-Decoder：由多个相同的编码器和解码器块组成。
- 多头注意力机制：允许模型同时关注输入序列的不同部分。
- Feed-Forward 网络层：对编码器和解码器的输出进行进一步处理。
实现代码
以下是一个简单的 Transformer 模型的实现：
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.pos_encoder = PositionalEncoding(d_model)
self.transformer = nn.Transformer(d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers)
self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
def forward(self, src, tgt):
src = self.embedding(src) * math.sqrt(self.d_model)
src = self.pos_encoder(src)
tgt = self.embedding(tgt) * math.sqrt(self.d_model)
tgt = self.pos_encoder(tgt)
output = self.transformer(src, tgt)
output = self.fc_out(output)
return output
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x + self.pe[:x.size(0), :]
return x
总结
通过以上代码，您已经实现了一个简单的 Transformer 模型。接下来，您可以尝试对其进行改进和扩展。
