transformer中的trg和tgt

在Transformer模型中，trg和tgt是指目标（target）序列的缩写。在机器翻译任务中，trg或tgt通常是指待翻译的目标语言的序列。在编码器-解码器结构中，编码器负责对源语言序列进行编码，而解码器则负责根据编码器的输出生成目标语言序列。因此，trg或tgt可以表示解码器的输入或输出，具体取决于任务的不同。

相关问题

transformer decoder代码

以下是 Transformer Decoder 的基本代码实现：

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

class TransformerDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super(TransformerDecoder, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
        self.pos_embedding = nn.Embedding(1000, d_model) # 位置编码，可使用任何位置编码方式
        self.layers = nn.ModuleList([nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
        
    def forward(self, trg, memory, trg_mask=None, memory_mask=None, trg_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None):
        trg_seq_len, batch_size = trg.size()
        
        pos = torch.arange(0, trg_seq_len).unsqueeze(1).repeat(1, batch_size).to(trg.device)
        trg = self.dropout(self.embedding(trg) + self.pos_embedding(pos))
        
        output = trg
        for layer in self.layers:
            output = layer(output, memory, tgt_mask=trg_mask, memory_mask=memory_mask, tgt_key_padding_mask=trg_key_padding_mask, memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask)
        
        output = self.fc_out(output)
        return output

其中，`nn.TransformerDecoderLayer` 是 Transformer 的 Decoder 层，`nn.ModuleList` 是多层 Decoder 的容器。在 `forward` 方法中，首先将输入序列 `trg` 进行 Embedding 和位置编码，然后将其传入多层 Decoder 中进行处理，得到输出序列 `output`，最后再通过全连接层 `fc_out` 进行输出。其中，`trg_mask`、`memory_mask`、`trg_key_padding_mask` 和 `memory_key_padding_mask` 是可选参数，用于屏蔽输入序列中无效的部分。

transformer 翻译可视化代码

以下是一个简单的Transformer翻译可视化代码示例：

import torch
import torch.nn.functional as F

class TransformerTranslator:
    def __init__(self, model, src_vocab, tgt_vocab):
        self.model = model
        self.src_vocab = src_vocab
        self.tgt_vocab = tgt_vocab

    def translate_sentence(self, sentence):
        # 将输入句子转换为张量
        src_indexes = [self.src_vocab.stoi[word] for word in sentence.split()]
        src_tensor = torch.LongTensor(src_indexes).unsqueeze(0)

        # 使用模型进行翻译
        with torch.no_grad():
            enc_src = self.model.encoder(src_tensor)
            output = [self.tgt_vocab.stoi["<sos>"]]
            for i in range(10):  # 限制输出到最大长度为10个单词
                trg_tensor = torch.LongTensor(output).unsqueeze(0)
                with torch.no_grad():
                    output_logits, _ = self.model.decoder(trg_tensor, enc_src)
                pred_token = output_logits.argmax(2)[:, -1].item()
                output.append(pred_token)
                if pred_token == self.tgt_vocab.stoi["<eos>"]:
                    break

        # 将输出单词转换为句子
        translation = [self.tgt_vocab.itos[idx] for idx in output]
        translation = ' '.join(translation[1:-1])  # 去掉<sos>和<eos>
        return translation

在上面的代码中，我们首先将输入句子转换为源语言的单词索引序列，并将其传递给Transformer模型进行编码。然后，我们使用解码器逐个生成目标语言的单词，并将其添加到输出序列中，直到生成结束标记或达到输出序列的最大长度为止。最后，我们将输出序列转换回目标语言的单词，并将它们连接起来以形成翻译后的句子。