🎉 Transformer 代码实战教程

Transformer 是自然语言处理领域的革命性模型，其核心思想基于自注意力机制（Self-Attention）。以下是关于 Transformer 代码实现的关键要点：

📚 核心概念

• 自注意力机制：通过计算词与词之间的相关性，捕捉长距离依赖关系
• 位置编码：为序列添加位置信息（Positional_Encoding）
• 多头注意力：并行计算多个注意力头，提升模型表达能力
• 前馈网络：每个位置独立处理的全连接层

🖥️ 代码结构示例

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.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)
    
    def forward(self, src, tgt):
        src_emb = self.embedding(src) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        tgt_emb = self.embedding(tgt) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model, dtype=torch.float32))
        out = self.transformer(src_emb, tgt_emb)
        return self.fc(out)

🌐 应用场景

📌 扩展学习

• Transformer 原理详解
• PyTorch 官方实现文档
• 注意力机制可视化