🧠 Transformer 源代码解析教程

Transformer 是自然语言处理领域革命性的模型架构，其核心思想基于自注意力机制（Self-Attention）。本教程将带您逐步分析 Transformer 的源代码实现，并深入理解其工作原理。

📚 1. 核心组件解析

• 位置编码（Positional Encoding）
  通过 sin 和 cos 函数为序列添加位置信息

  

• 多头注意力（Multi-Head Attention）
  实现 query, key, value 的线性变换与拼接

  # 示例代码片段
  def multi_head_attention(self, Q, K, V):
      # 多头注意力实现逻辑
  

• 前馈神经网络（Feed-Forward Network）
  采用两层全连接网络进行特征提取

  

🧪 2. 代码结构分析

1. 模型定义
   在 transformer.py 中可以看到完整的模型类定义

   class Transformer(nn.Module):
       def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers):
           super().__init__()
           # 构造函数实现
   

2. 训练流程
   包含数据加载、模型初始化、损失计算等模块

   

3. 优化策略
   使用 AdamW 优化器与学习率调度器

   optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.0001)
   

📚 3. 扩展阅读

• 🔗 深度学习实战指南：了解注意力机制的详细实现
• 🔗 模型优化技巧：探索更高效的训练方法

📌 4. 代码示例亮点

• 残差连接
  在每个子层后添加残差连接（Residual Connection）

  

• 层归一化
  使用 LayerNorm 提高训练稳定性

  norm = nn.LayerNorm(d_model)
  

• 序列长度处理
  通过 nn.Transformer 实现不同长度序列的灵活处理

📌 注意：实际代码中需要根据具体实现细节调整参数和结构，建议结合官方文档进行深入学习。