Transformer模型代码实现
时间: 2023-09-27 22:05:59 浏览: 52
Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型,主要用于序列到序列(seq2seq)的任务,例如机器翻译。以下是一个简单的Transformer模型的Pytorch代码实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义一个单独的自注意力层
class SelfAttnLayer(nn.Module):
def __init__(self, emb_size, heads):
super().__init__()
# 注意力头数
self.heads = heads
# 定义查询、键、值的线性变换
self.tokeys = nn.Linear(emb_size, emb_size * heads, bias=False)
self.toqueries = nn.Linear(emb_size, emb_size * heads, bias=False)
self.tovalues = nn.Linear(emb_size, emb_size * heads, bias=False)
# 定义最后的输出线性变换
self.unifyheads = nn.Linear(emb_size * heads, emb_size)
def forward(self, x):
b, t, e = x.size()
# 将输入 x 转换为查询、键、值
queries = self.toqueries(x).view(b, t, self.heads, e)
keys = self.tokeys(x).view(b, t, self.heads, e)
values = self.tovalues(x).view(b, t, self.heads, e)
# 矩阵相乘得到注意力权重
attention = torch.einsum('bthe,bqhe->bhtq', queries, keys)
attention = attention / (e ** 0.5)
attention = torch.softmax(attention, dim=-1)
# 使用注意力权重加权得到输出
out = torch.einsum('bhtq,bqhe->bthe', attention, values)
# 拼接多个头,进行输出的线性变换
out = out.reshape(b, t, self.heads * e)
out = self.unifyheads(out)
return out
# 定义一个简单的Transformer模型
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, emb_size, heads, depth, seq_length, num_tokens, num_classes):
super().__init__()
# Embedding层
self.embedding = nn.Embedding(num_tokens, emb_size)
# 自注意力层
self.layers = nn.ModuleList([SelfAttnLayer(emb_size, heads) for _ in range(depth)])
# 最终的线性分类层
self.to_logits = nn.Linear(emb_size, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
# 将所有层的输出相加
for layer in self.layers:
x = x + layer(x)
# 平均池化
x = x.mean(dim=1)
# 全连接层
x = self.to_logits(x)
return x
```
在这个实现中,我们首先定义了一个单独的自注意力层,然后使用多层自注意力层构建了Transformer模型。在forward函数中,我们首先将输入x传递到Embedding层中,然后将所有层的输出相加,并通过平均池化得到最终的输出。这个实现只是一个简单的例子,您可以根据自己的需求对其进行修改和扩展。