PyTorch实现Transformer模型与数据处理

"尹张森的机器翻译作业，基于pytorch实现Transformer模型，处理IWSLT'14德英数据集，使用BPE分词技术。" 在这个项目中，作者尹张森采用PyTorch框架来实现Transformer模型，该模型主要用于机器翻译任务。Transformer模型的特点在于它摒弃了传统循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）的序列依赖性，转而使用自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络，从而能够高效处理长距离依赖问题。 数据处理部分是项目的关键环节。首先，Tokenizer类用于处理数据集，它从BPE（Byte Pair Encoding）表中生成两个字典：word2idx_dict用于将单词映射为整数索引，idx2word_dict则用于将整数索引还原为单词。在句子编码阶段，未出现在词表中的词汇会被替换为特殊标记。解码过程则使用idx2word_dict将索引转换回词汇。此外，Tokenizer还包括填充（padding）和去填充（depadding）功能，以确保所有输入序列具有相同的长度，以便于模型处理。在数据预处理的最后阶段，会使用torch.utils创建自定义的DataSet和DataLoader。 Transformer模型的结构包含多层编码器，每一层都由不同的模块组成，如嵌入层、位置编码层、多头自注意力层、前馈神经网络、残差连接和层标准化。嵌入层通过PyTorch的Embedding()函数将输入序列转换为向量表示。位置编码是固定矩阵，通常使用不同频率的三角函数生成，目的是为每个位置的向量添加独特的信息，帮助模型识别序列中的相对位置。 这个项目展示了如何运用Transformer模型进行机器翻译，并对数据预处理进行了详尽的阐述，包括分词、编码、解码以及序列对齐等步骤，这些都是深度学习模型训练中不可或缺的部分。