pytorch transformer 机器翻译

PyTorch Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，特别适用于序列到序列（Sequence-to-Sequence, Seq2Seq）的任务，如机器翻译。Transformer最初由Google在2017年发布，它摒弃了RNN（循环神经网络）中的递归结构，转而采用自注意力机制（Self-Attention），这使得模型能够并行处理输入，极大地提高了训练速度。

在PyTorch中，实现Transformer机器翻译的基本步骤包括：

1. **编码器（Encoder）**：接受源语言的句子作为输入，通过多层自注意力块和前馈神经网络（Feedforward Networks）对每个词或字符的上下文信息进行编码。

2. **解码器（Decoder）**：接收编码后的隐藏状态，并利用自注意力机制和前向传递来预测目标语言的单词序列。通常，解码器会有一个“掩码”机制来防止模型看到未来的词，保证预测的顺序性。

3. **注意力机制（Attention）**：允许模型关注源序列的不同部分，而不是仅仅依赖于前面的信息，这是其区别于传统RNN的关键。

4. **点积注意力（Dot Product Attention）**：计算查询、键和值之间的相似度，生成注意力权重，然后将权重乘以值来得到上下文表示。

5. **训练过程**：使用教师强制（Teacher Forcing）技术，在训练阶段，解码器的输入通常是真实的上一词，而在测试时则是模型的预测结果。