transformer的decoder模块

时间: 2023-10-23 16:35:20 浏览: 88

README-结果说明1

本文档是关于机器翻译任务的一个项目说明，主要涉及到了Transformer模型的训练和评估。Transformer模型在NLP领域中广泛应用于机器翻译，其核心在于自注意力机制和编码-解码结构。项目中，作者对比了两种不同的解码策略——Attention Greedy解码和Beamsearch解码，并给出了相应的BLEU分数。 1. 结果分析： - `my_bleu_avg`、`my_bleu_max`、`my_bleu_min`是使用作者自定义的BLEU函数计算的平均、最大和最小BLEU值，该函数考虑了不同n-gram的权重（w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25）。结果显示，Transformer模型的平均BLEU值为0.42，最高可达0.72，最低为0.08。 - `nltk_bleu_avg`、`nltk_bleu_max`、`nltk_bleu_min`是使用NLTK库的`sentence_bleu`函数计算的BLEU值，该函数仅考虑n-gram的最大匹配度（w1, w2, w3, w4 = 1，0，0，0）。Transformer模型的平均BLEU值为0.18，最高为0.46，最低为0.03。 - 对比两种方法的计算结果，可以看出Transformer模型在作者自定义的BLEU评估下表现更好。作者的BLEU函数处理了p2, p3, p4为0的情况，避免了无法取log的错误，当所有n-gram权重都为1时，结果与NLTK接口的计算结果一致。 2. 代码结构： - `bleu.py`：包含了自定义的BLEU计算函数以及NLTK库的BLEU函数。 - `data_process.py`：负责数据预处理，包括词典构建、数据读取、生成批次等。 - `main.py`：程序的主入口点。 - `model.py`：实现了RNN+Attention模型，以及Transformer模型。 - `test.py`：一些测试代码，可以忽略。 - `word2vector_*.pkl`：存储中文和英文的词向量。 - `data`和`model`目录：分别存放训练和测试数据，以及训练好的模型。 3. 模型实现： - 在`model.py`中，模型的核心部分是编码器和解码器的构建。编码器通过`tf.nn.embedding_lookup`获取词向量，然后使用`tf.nn.dynamic_rnn`进行前向传播，得到最后的输出和状态。 - 解码器部分，使用了带有Attention机制的`AttentionWrapper`，它结合了`tf.contrib.seq2seq.LuongAttention`接口。在训练模式下，使用`TrainingHelper`、`BasicDecoder`和`dynamic_decoder`进行训练；在测试模式下，可以使用`GreedyEmbeddingHelper`或`BeamSearchDecoder`进行解码。 4. 思路概述： - 前期准备：包括词典构建、数据读取等预处理工作，都在`data_process.py`中完成，还包括用于RNN+Attention模型的批量处理和填充函数。 - 核心过程：主要在`model.py`中，通过`__init__`初始化变量，`build_graph()`定义模型结构，`_build_decoder_cell()`构建带有Attention的解码器单元。总结，这个项目展示了如何利用Transformer模型进行机器翻译，并通过BLEU分数评估了模型的性能。作者不仅使用了标准的评估工具NLTK，还自定义了BLEU计算函数，以便更全面地理解模型的表现。此外，项目提供了完整的数据处理和模型训练流程，对于理解和实现Transformer模型具有很好的参考价值。

Transformer的decoder模块包括解码器的输入、解码器自注意力机制、解码器的输出和全连接层。解码器的输入是来自编码器的输出向量 k 和 v，以及来自解码器的输出向量 q。在训练过程中，解码器的输入还包括真实标签的向量。解码器自注意力机制对解码器之前的输出进行处理，得到输出向量 q。最后，输出向量 q 经过全连接层，也即全连接层，得到最终的输出。通过这个decoder模块，Transformer可以生成准确的输出序列。1234

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