transformer代码详解

Transformer模型是一种广泛应用于各个领域的模型，包括BERT和GPT等。它具有丰富的适用性。Transformer模型的基本原理是通过编码器和解码器来实现输入序列到输出序列的转换。在PyTorch中，可以使用以下代码实现一个Transformer模型：

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder()  # 编码层
        self.decoder = Decoder()  # 解码层
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False)  # 输出层

    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        # enc_inputs形状为\[batch_size, src_len\]，作为编码段的输入
        # dec_inputs形状为\[batch_size, tgt_len\]，作为解码端的输入
        enc_outputs, attn = self.encoder(enc_inputs)
        dec_outputs, attn = self.decoder(dec_inputs, enc_outputs)
        outputs = self.projection(dec_outputs)
        return outputs

在这段代码中，Transformer模型包含了一个编码器（Encoder）、一个解码器（Decoder）和一个输出层（projection）。编码器和解码器分别通过Encoder和Decoder类实现。在forward方法中，首先将编码器的输入enc_inputs传入编码器，得到编码器的输出enc_outputs和注意力权重attn。然后将解码器的输入dec_inputs和编码器的输出enc_outputs传入解码器，得到解码器的输出dec_outputs和注意力权重attn。最后，将解码器的输出经过输出层进行线性变换，得到最终的输出outputs。

这段代码只是一个简单的示例，具体的实现细节可能会有所不同，但整体思路是相似的。通过编码器和解码器的组合，Transformer模型能够实现输入序列到输出序列的转换。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer模型入门详解及代码实现](https://blog.csdn.net/cuguanren/article/details/126540189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Transformer源码详解（Pytorch版本）逐行讲解](https://blog.csdn.net/Queen_sy/article/details/127628559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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