Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在机器翻译、文本摘要等自然语言处理任务中取得了显著的成果。本文将为您详细介绍 Transformer 模型的源码解析，帮助您更好地理解其工作原理。
1. 模型结构
Transformer 模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，以下是其基本结构：
- 编码器：将输入序列编码为连续的向量表示。
- 解码器：根据编码器输出的向量表示生成输出序列。
2. 自注意力机制
自注意力机制是 Transformer 模型的核心，它能够使模型自动学习到序列中不同位置的依赖关系。以下是自注意力机制的原理：
- Query (Q)：将输入序列的每个元素作为 Query，用于计算与其他元素的相关性。
- Key (K)：将输入序列的每个元素作为 Key，用于与 Query 进行相似度计算。
- Value (V)：将输入序列的每个元素作为 Value，用于表示注意力权重。
3. 代码解析
以下是一个简单的 Transformer 模型代码示例：
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead):
super(Transformer, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead)
self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=6)
self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=6)
def forward(self, src, tgt):
src = self.embedding(src)
tgt = self.embedding(tgt)
memory = self.encoder(src)
output = self.decoder(tgt, memory)
return output
4. 扩展阅读
如果您想深入了解 Transformer 模型的原理和应用，以下是一些推荐资源：
