Transformer 模型代码解析

Transformer 模型是深度学习中一种基于自注意力机制的模型，常用于自然语言处理任务。以下是对 Transformer 模型代码的简要解析。

自注意力机制

Transformer 模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，能够自动学习到不同位置之间的依赖关系。

多头自注意力：Transformer 使用多头自注意力机制来捕捉不同位置的信息。
位置编码：为了使模型能够理解序列的顺序信息，Transformer 使用位置编码。

代码解析

以下是一个简化的 Transformer 模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, num_heads=8)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.attention(x, x, x)[0]
        x = self.fc(x)
        return x

扩展阅读

想了解更多关于 Transformer 模型的知识，可以阅读以下文章：

图片展示