src_mask和tgt_mask,feed_forward

在机器翻译任务中，编码器和解码器都需要进行自注意力机制的计算。自注意力机制是指在当前序列中，每个位置都需要与其他位置进行交互计算得到表示。为了达到这个目的，我们需要使用一个掩码矩阵来指定哪些位置可以进行交互计算，哪些位置需要被屏蔽掉。

在编码器中，我们使用src_mask来屏蔽源语言句子中的填充位置，因为这些位置不应该参与到注意力计算中。在解码器中，我们使用tgt_mask来屏蔽目标语言句子中的未预测位置和填充位置，因为这些位置在当前时间步并没有生成，也不应该参与到注意力计算中。

feed_forward是指在Transformer模型中的前馈神经网络，它将注意力计算得到的表示进行非线性变换，以便更好地表示序列中的语义信息。具体地，前馈神经网络由两个全连接层组成，中间使用ReLU作为激活函数。在第一层全连接层后添加了一个残差连接和一个Layer Normalization层，以增强模型的表达能力和稳定性。

相关问题

src_vocab，tgt_vocab的含义

src_vocab和tgt_vocab分别是源语言词汇表和目标语言词汇表的缩写。

src_vocab是指源语言词汇表，它包含了源语言中所有可能出现的词汇。在自然语言处理任务中，通常将源语言文本作为输入，例如机器翻译任务中的原文。src_vocab用于将源语言文本中的单词或符号映射到一个唯一的整数标识。这样做的目的是方便模型对输入进行处理和计算。

tgt_vocab是指目标语言词汇表，它包含了目标语言中所有可能出现的词汇。在机器翻译任务中，tgt_vocab通常表示翻译后的目标语言的词汇。与src_vocab类似，tgt_vocab也用整数标识来表示目标语言的单词或符号，以便模型进行处理和计算。

通过使用src_vocab和tgt_vocab，我们可以将源语言和目标语言的文本转化为模型可以理解和处理的数字表示形式。这有助于在机器翻译等任务中进行训练和推理过程。

class Decoder(nn.Module): def __init__(self): super(Decoder, self).__init__() self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model) self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): ''' dec_inputs: [batch_size, tgt_len] enc_intpus: [batch_size, src_len] enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] ''' dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda() # [batch_size, tgt_len, d_model] dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda() # [batch_size, tgt_len, tgt_len] dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len] dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] for layer in self.layers: # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len] dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask) dec_self_attns.append(dec_self_attn) dec_enc_attns.append(dec_enc_attn) return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

这段代码是一个Decoder类的定义，用于实现Transformer模型中的解码器部分。具体来说，它包括以下几个部分：

1. `__init__`方法：初始化函数，用于定义并初始化Decoder的各个组件。其中，`tgt_emb`是一个词嵌入层，用于将目标语言的输入进行词嵌入表示；`pos_emb`是一个位置编码层，用于为输入添加位置信息；`layers`是一个由多个DecoderLayer组成的ModuleList，用于构建多层解码器。

2. `forward`方法：前向传播函数，定义了解码器的前向计算过程。参数包括`dec_inputs`（解码器的输入序列）、`enc_inputs`（编码器的输入序列）和`enc_outputs`（编码器的输出）。具体的计算过程如下：
- 将解码器的输入序列通过词嵌入层进行词嵌入表示，得到`dec_outputs`；
- 将`dec_outputs`通过位置编码层添加位置信息；
- 根据解码器的输入序列生成self-attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 根据解码器的输入序列和编码器的输入序列生成encoder-decoder attention的mask，用于屏蔽无效的位置信息；
- 通过多个DecoderLayer依次处理`dec_outputs`，得到最终的解码结果；
- 返回解码结果、各层的self-attention结果和encoder-decoder attention结果。

注意：这段代码中的一些函数（如`get_attn_pad_mask`和`get_attn_subsequence_mask`）并未提供具体实现，可能是为了方便阅读省略了。你需要根据具体需要自行实现这些函数。