src_key_padding_mask

在深度学习中，src_key_padding_mask是一个用于掩盖输入序列中填充位置的掩码。在处理变长序列时，通常需要对输入序列进行填充以使其长度相等，这样才能进行批处理。但是，填充的位置实际上是没有意义的，因此需要使用掩码来指示哪些位置是填充位置，以便在计算中忽略这些位置的影响。src_key_padding_mask就是这样一种掩码，它通常是一个二维矩阵，其中填充位置对应的值为True，非填充位置对应的值为False。在Transformer等模型中，src_key_padding_mask通常用于掩盖输入序列的padding位置，以便在计算attention时忽略这些位置的贡献。

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class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

这是一段使用 PyTorch 实现的 Transformer 模型的代码，用于自然语言处理任务中的序列建模，例如文本分类、机器翻译等。

该模型的输入是一个词汇表大小为 `vocab_size`，最大序列长度为 `max_seq_len` 的词嵌入（embedding）矩阵，其中每个词嵌入的维度为 `embed_dim`。模型使用了 `n_layer` 层 TransformerEncoderLayer，每个 EncoderLayer 中包含了 `n_head` 个注意力头（self-attention）。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 `hidden_dim`，Feedforward 层的大小为 `ff_dim`，并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 `hidden_drop` 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间，使用了一个 `embed_drop` 的 Dropout。

在 forward 方法中，输入的 `x` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的整数张量，表示一个批次中的多个序列。`mask` 是一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的布尔型张量，用于指示哪些位置是填充值，需要被屏蔽。在 encode 方法中，模型首先将输入的 `x` 转置为 `(seq_len, batch_size)` 的形状，然后将其输入到 TransformerEncoder 中进行编码。最后，将编码结果再次转置为 `(batch_size, seq_len)` 的形状并返回。

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'transformer_model.pth'

非常抱歉，这是因为示例代码中缺少了模型文件，你需要先训练一个Transformer模型并将其保存为.pth文件，然后才能执行推理。

以下是一个简单的Transformer模型训练代码示例，你可以参考它训练一个自己的模型：

import torch
import torch.nn.functional as F

# 定义模型
class Transformer(torch.nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_heads, hidden_dim, num_layers):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.pos_embedding = torch.nn.Embedding(1000, embed_dim)
        encoder_layer = torch.nn.TransformerEncoderLayer(embed_dim, num_heads, hidden_dim)
        self.encoder = torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
        self.decoder = torch.nn.Linear(embed_dim, vocab_size)
    
    def forward(self, src, src_mask):
        src_pos = torch.arange(src.size(1), device=src.device).unsqueeze(0).repeat(src.size(0), 1)
        src_embed = self.embedding(src) + self.pos_embedding(src_pos)
        src_embed = src_embed.permute(1, 0, 2)
        output = self.encoder(src_embed, src_key_padding_mask=src_mask)
        output = output.permute(1, 0, 2)
        output = self.decoder(output)
        return F.log_softmax(output, dim=-1)

# 示例数据
train_data = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [6, 7, 8, 9, 10]
]
train_mask = [
    [0, 0, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 1, 1]
]
train_target = [
    [2, 3, 4, 5, 1],
    [7, 8, 9, 10, 1]
]

# 初始化模型和优化器
model = Transformer(vocab_size=10000, embed_dim=256, num_heads=8, hidden_dim=512, num_layers=6)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 开始训练
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
    for i in range(len(train_data)):
        input_seq = torch.tensor([train_data[i]])
        input_mask = torch.tensor([train_mask[i]])
        target_seq = torch.tensor([train_target[i]])
        
        optimizer.zero_grad()
        output = model(input_seq, input_mask)
        loss = F.nll_loss(output.squeeze(0), target_seq.squeeze(0))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        print('Epoch: {}, Iteration: {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, i+1, loss.item()))

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'transformer_model.pth')

在训练完成后，你可以将模型保存为.pth文件，然后在之前的推理示例中加载它来执行推理。