Transformer self-attention

Transformer self-attention是Transformer模型中的一种注意力机制。它通过计算输入序列中每个位置的注意力权重，将序列中的每个元素与其他位置的元素进行加权组合。相比于传统的RNN模型，self-attention可以考虑到全局的上下文信息，并且可以并行地计算输出。

在Transformer中，self-attention被用于encoder和decoder的各个层中。它通过计算查询（query）、键（key）和值（value）的内积，得到每个位置的注意力权重。然后，根据注意力权重对值进行加权求和，得到输出。这样，每个位置的输出都可以考虑到其他位置的信息。

与RNN模型相比，Transformer self-attention具有以下优势：
1. 能够并行计算，提高了计算效率。
2. 能够考虑到全局的上下文信息，不受序列长度限制。
3. 没有序列顺序的限制，可以处理乱序输入。

相关问题

Transformer and Self-Attention Pytorch代码

下面是一个使用 PyTorch 实现 Transformer 和 Self-Attention 的示例代码：

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

然后，我们定义一个 Self-Attention 类：

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        self.head_dim = embed_size // heads
        
        assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embed size needs to be divisible by heads"
        
        self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.fc_out = nn.Linear(heads*self.head_dim, embed_size)
        
    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]
        
        # Split embedding into self.heads pieces
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        query = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
        
        values = self.values(values)  # (N, value_len, heads, head_dim)
        keys = self.keys(keys)  # (N, key_len, heads, head_dim)
        query = self.queries(query)  # (N, query_len, heads, heads_dim)
        
        # Compute dot product attention
        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [query, keys])
        # energy shape: (N, heads, query_len, key_len)
        
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
        
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3)
        
        # Compute attention output
        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(
            N, query_len, self.heads*self.head_dim
        )
        
        out = self.fc_out(out)
        
        return out

接下来，我们定义一个 TransformerBlock 类：

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.attention = SelfAttention(embed_size, heads)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size)
        
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(embed_size, forward_expansion*embed_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(forward_expansion*embed_size, embed_size),
        )
        
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, value, key, query, mask):
        attention = self.attention(value, key, query, mask)
        
        x = self.dropout(self.norm1(attention + query))
        forward = self.feed_forward(x)
        
        out = self.dropout(self.norm2(forward + x))
        
        return out

最后，我们定义一个 TransformerEncoder 类：

class TransformerEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion, num_layers):
        super(TransformerEncoder, self).__init__()
        self.layers = nn.ModuleList(
            [
                TransformerBlock(embed_size, heads, dropout, forward_expansion)
                for _ in range(num_layers)
            ]
        )
        
    def forward(self, x, mask):
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, x, x, mask)
            
        return x

现在，我们已经定义了一个完整的 Transformer 模型，可以在实际应用中使用。

请告诉我Transformer and Self-Attention Pytorch代码，并教我如何使用

首先，让我们来了解一下Transformer和Self-Attention的概念。

Transformer是一种基于Self-Attention机制的深度学习模型，由Google的研究人员提出并在机器翻译任务上获得了很好的表现。它使用Self-Attention机制来建立输入和输出之间的全局依赖关系，从而减少了传统RNN模型中存在的长期依赖问题。

Self-Attention是一种机制，它可以将输入序列中的每个元素都与其他元素进行交互，以计算每个元素的权重。这种权重可以用来加权计算输入序列的加权和，从而得到输出。

下面是一个使用Pytorch实现Transformer和Self-Attention的基本示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.head_size = hidden_size // num_heads
        self.query = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.key = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.value = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        q = self.query(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_size)
        k = self.key(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_size)
        v = self.value(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_size)
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)
        attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
        attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)  # (batch_size, num_heads, seq_len, head_size)
        attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.hidden_size)  # (batch_size, seq_len, hidden_size)
        output = self.fc(attn_output)  # (batch_size, seq_len, hidden_size)
        return output

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads):
        super(TransformerBlock, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.self_attn = SelfAttention(hidden_size, num_heads)
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, 4 * hidden_size),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(4 * hidden_size, hidden_size)
        )
        self.norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size)
        self.norm2 = nn.LayerNorm(hidden_size)
        
    def forward(self, x):
        attn_output = self.self_attn(x)
        x = self.norm1(x + attn_output)
        ff_output = self.feed_forward(x)
        output = self.norm2(x + ff_output)
        return output

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_heads, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_heads = num_heads
        self.num_layers = num_layers
        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.transformer_blocks = nn.ModuleList([TransformerBlock(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, input_size)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        for i in range(self.num_layers):
            x = self.transformer_blocks[i](x)
        x = self.fc(x)
        return x

在上述代码中，我们定义了三个不同的模块：SelfAttention，TransformerBlock和Transformer。

SelfAttention模块包含了计算Self-Attention的代码。在这个模块中，我们使用了三个线性层来计算查询（query），键（key）和值（value）。我们通过将输入张量x传递到这三个线性层中来计算它们的输出。然后，我们将这些输出变形为一个四维张量，并将它们转置以便于计算点积。接下来，我们使用拆分的方式将张量x拆分为多个头部，并分别计算它们的注意力权重和输出。最后，我们将这些输出连接起来，并将它们传递到一个全连接层中，以便将多个头部的输出集成起来。

TransformerBlock模块则是将Self-Attention与前馈神经网络结合在一起的模块。在这个模块中，我们首先计算Self-Attention的输出，然后将其与输入张量相加并进行归一化。接下来，我们将这个张量传递到一个前馈神经网络中，并再次将其与输入张量相加并进行归一化。

最后，我们定义了一个Transformer模块，它使用多个TransformerBlock模块来构建整个Transformer模型。在这个模块中，我们首先将输入张量传递到一个嵌入层中，然后将其传递到多个TransformerBlock模块中。最后，我们将输出张量传递到一个全连接层中，以便将其映射回输入空间。

在使用Transformer模型时，我们可以像使用任何其他Pytorch模型一样进行训练和推理：

# 定义模型
model = Transformer(input_size, hidden_size, num_heads, num_layers)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.view(-1, input_size), labels.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
with torch.no_grad():
    total = 0
    correct = 0
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()
    print('Accuracy: %f %%' % (100 * correct / total))

在这个例子中，我们首先定义了一个Transformer模型，并使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练它。然后，我们使用测试数据集对模型进行测试，并计算其准确率。

希望这个例子能够帮助你更好地理解Transformer和Self-Attention的概念，并在Pytorch中使用它们构建模型。