Transformer结构的基本组成
时间: 2023-12-13 13:34:10 浏览: 19
Transformer架构的基本组成包括以下几个部分:
1.编码器(Encoder):由多个编码器层组成,每个编码器层包含一个自注意力机制模块和一个前馈神经网络模块。
2.解码器(Decoder):由多个解码器层组成,每个解码器层包含一个自注意力机制模块、一个编码器-解码器注意力机制模块和一个前馈神经网络模块。
3.注意力机制(Attention Mechanism):用于计算输入序列中每个位置与其他位置的相关性,从而为模型提供更好的上下文信息。
4.残差连接(Residual Connection):在每个编码器层和解码器层中,将输入和输出相加,从而使得模型更容易训练。
5.层归一化(Layer Normalization):在每个编码器层和解码器层中,对每个神经元的输出进行归一化,从而加速模型的训练和提高模型的泛化能力。
以下是一个示例代码,展示如何使用PyTorch实现Transformer架构:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim, hidden_dim, num_layers, num_heads, dropout):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
self.encoder_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(hidden_dim, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)])
self.decoder_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(hidden_dim, num_heads, dropout) for _ in range(num_layers)])
self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hidden_dim])).to(device)
def forward(self, src, trg, src_mask, trg_mask):
src_len, batch_size = src.shape
trg_len, batch_size = trg.shape
src_pos = torch.arange(0, src_len).unsqueeze(1).repeat(1, batch_size).to(device)
trg_pos = torch.arange(0, trg_len).unsqueeze(1).repeat(1, batch_size).to(device)
src = self.dropout((self.embedding(src) * self.scale) + src_pos)
trg = self.dropout((self.embedding(trg) * self.scale) + trg_pos)
for layer in self.encoder_layers:
src = layer(src, src_mask)
for layer in self.decoder_layers:
trg = layer(trg, src, trg_mask, src_mask)
output = self.fc_out(trg)
return output
```