transformer的PAD
时间: 2023-09-26 12:08:47 浏览: 54
Transformer中的PAD是指Padding(填充)。在使用Transformer进行自然语言处理任务中,为了保持输入序列的长度一致性,需要对较短的序列进行填充,使其与较长的序列具有相同的长度。填充通常使用特定的符号来表示,而在Transformer中,PAD符号被用于填充。
具体来说,在Transformer的输入序列中,每个样本都由一系列单词或标记组成,长度不一。为了将这些序列输入到Transformer模型中,需要将它们转换为等长的张量。对于较短的序列,可以通过添加PAD符号来填充其余位置。PAD符号通常是一个特殊的标记,可以是一个特定的单词或者是一个特殊的标记。
填充后的序列会有一个额外的掩码称为“padding mask”,用于指示哪些位置是填充位置,模型在处理时应该忽略这些填充位置。通过使用PAD填充和padding mask,Transformer可以同时处理不同长度的输入序列,并且保持计算效率和模型性能。
相关问题
flatten transformer代码
flatten transformer是一种用于自然语言处理任务的模型架构,它基于transformer模型,并在其基础上进行了改进。下面是flatten transformer的代码介绍:
首先,我们需要导入所需的库和模块:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
```
接下来,定义flatten transformer的主要模块,包括Encoder、Decoder和Transformer模块。
1. Encoder模块:
```
class Encoder(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout):
super().__init__()
self.tok_embedding = nn.Embedding(input_dim, hid_dim)
self.pos_embedding = nn.Embedding(max_len, hid_dim)
self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(hid_dim, n_heads, pf_dim, dropout) for _ in range(n_layers)])
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, src, src_mask):
batch_size = src.shape
src_len = src.shape
pos = torch.arange(0, src_len).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1).to(device)
src = self.dropout((self.tok_embedding(src) * math.sqrt(self.hid_dim)) + self.pos_embedding(pos))
for layer in self.layers:
src = layer(src, src_mask)
return src
```
2. Decoder模块:
```
class Decoder(nn.Module):
def __init__(self, output_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout):
super().__init__()
self.tok_embedding = nn.Embedding(output_dim, hid_dim)
self.pos_embedding = nn.Embedding(max_len, hid_dim)
self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(hid_dim, n_heads, pf_dim, dropout) for _ in range(n_layers)])
self.fc_out = nn.Linear(hid_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, trg, enc_src, trg_mask, src_mask):
batch_size = trg.shape
trg_len = trg.shape
pos = torch.arange(0, trg_len).unsqueeze(0).repeat(batch_size, 1).to(device)
trg = self.dropout((self.tok_embedding(trg) * math.sqrt(self.hid_dim)) + self.pos_embedding(pos))
for layer in self.layers:
trg, attention = layer(trg, enc_src, trg_mask, src_mask)
output = self.fc_out(trg)
return output, attention
```
3. Transformer模块:
```
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, encoder, decoder, src_pad_idx, trg_pad_idx):
super().__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_pad_idx = src_pad_idx
self.trg_pad_idx = trg_pad_idx
def make_src_mask(self, src):
src_mask = (src != self.src_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)
return src_mask
def make_trg_mask(self, trg):
trg_pad_mask = (trg != self.trg_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(3)
trg_len = trg.shape
trg_sub_mask = torch.tril(torch.ones((trg_len, trg_len), device=device)).bool()
trg_mask = trg_pad_mask & trg_sub_mask
return trg_mask
def forward(self, src, trg):
src_mask = self.make_src_mask(src)
trg_mask = self.make_trg_mask(trg)
enc_src = self.encoder(src, src_mask)
output, attention = self.decoder(trg, enc_src, trg_mask, src_mask)
return output, attention
```
以上是flatten transformer的主要代码介绍,其中包括Encoder、Decoder和Transformer模块的定义和前向传播过程。这些模块通过嵌套调用实现了flatten transformer的功能。
transformer项目实战
Transformer项目实战主要包括以下几个方面:
1. Transformer简介:介绍了Transformer模型的基本原理和结构。
2. Encoder-Decoder整体结构:详细解析了Transformer的编码器和解码器的整体结构。
3. 核心技巧与代码解析:
3.1 Positional Encoding:解释了位置编码的作用和实现方式。
3.2 Self Attention Mechanism:介绍了自注意力机制的原理和实现方式。
3.3 Mask矩阵设计:
- Pad mask:解释了如何使用pad mask来处理不同长度的输入序列。
- SubSequence mask:介绍了如何使用subsequence mask来处理解码器的自回归过程。
3.4 Multi-Head Self Attention:详细解析了多头自注意力机制的实现方式和优势。
3.5 残差连接和Layer Normalization:介绍了残差连接和层归一化的作用和实现方式。
4. Transformer VS Seq2Seq:对比了Transformer模型和Seq2Seq模型的优缺点。
以上是Transformer项目实战的主要内容。通过学习和实践这些内容,可以更好地理解和应用Transformer模型。