T5模型的pytorch代码实现

由于T5模型比较复杂，其pytorch代码实现也比较复杂，下面是一个简单的T5模型的实现代码，仅供参考：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import T5Tokenizer

class T5Model(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super(T5Model, self).__init__()
        self.tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')
        self.encoder = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size)
        self.decoder = nn.Linear(config.hidden_size, config.vocab_size)
        self.transformer_blocks = nn.ModuleList([
            nn.TransformerEncoderLayer(config.hidden_size, config.num_heads, config.feedforward_dim, config.dropout)
            for _ in range(config.num_layers)
        ])

    def forward(self, input_ids, attention_mask=None, decoder_input_ids=None, decoder_attention_mask=None):
        encoder_inputs = self.encoder(input_ids)
        decoder_inputs = self.encoder(decoder_input_ids) if decoder_input_ids is not None else encoder_inputs
        attention_mask = attention_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)  
        decoder_attention_mask = decoder_attention_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2) if decoder_attention_mask is not None else attention_mask

        for transformer_block in self.transformer_blocks:
            encoder_inputs = transformer_block(encoder_inputs, attention_mask=attention_mask)
            decoder_inputs = transformer_block(decoder_inputs, attention_mask=decoder_attention_mask)

        logits = self.decoder(decoder_inputs)
        return logits

    def generate(self, input_text, max_length=50):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
        decoder_input_ids = torch.ones((1, 1), dtype=torch.long).fill_(self.tokenizer.pad_token_id)
        for _ in range(max_length):
            logits = self.forward(input_ids, decoder_input_ids=decoder_input_ids)
            next_token_id = torch.argmax(logits, dim=-1)
            if next_token_id == self.tokenizer.eos_token_id:
                break
            decoder_input_ids = torch.cat([decoder_input_ids, next_token_id.unsqueeze(1)], dim=-1)
        output_text = self.tokenizer.decode(decoder_input_ids.squeeze(), skip_special_tokens=True)
        return output_text

其中，T5Model继承自nn.Module，重写了forward方法和generate方法。

在forward方法中，首先使用T5Tokenizer对输入的文本进行编码，得到input_ids和decoder_input_ids。然后使用nn.Embedding将词嵌入向量映射到隐藏向量空间中。接着，将attention_mask进行扩展，以适应Transformer的输入形状。最后，使用nn.TransformerEncoderLayer对输入的encoder_inputs和decoder_inputs进行多头自注意力和前馈神经网络操作，得到最后的输出logits。

在generate方法中，首先使用T5Tokenizer对输入的文本进行编码，得到input_ids。然后初始化decoder_input_ids为一个只包含pad_token_id的张量。接着，循环调用forward方法，使用torch.argmax获取下一个最有可能的token_id，当下一个token_id为eos_token_id时，跳出循环。最后，使用T5Tokenizer将decoder_input_ids解码为文本，并返回。