一分钟入门Transformer：简化版多输出回归预测

在这个一分钟搞定丐版Transformer的教程中，我们将深入理解Transformer模型在自然语言处理（NLP）中的应用，尤其是多输出回归预测这一场景。Transformer模型由Vaswani等人在2017年提出，它引入了自注意力机制，极大地改变了序列到序列的学习方式，不再受限于传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 首先，TransformerModel类定义了一个基础架构，它是nn.Module的子类，表示这是一个PyTorch中的神经网络模块。它包含以下几个关键组件： 1. `model_type`属性：标识模型类型为Transformer。 2. `PositionalEncoding`：用于编码输入序列的位置信息，这是Transformer区别于RNN的一个重要特性，因为它不依赖于序列的顺序。 3. `nn.TransformerEncoderLayer`：这是一个单层Transformer编码器，包含自注意力层和前馈神经网络（Feedforward Network）。 4. `nn.TransformerEncoder`：由多个Transformer编码器层堆叠而成，负责处理整个输入序列。 5. `encoder`和`decoder`：分别用于将输入映射到Transformer内部的特征空间，以及将这些特征转换为最终输出。 在`forward`方法中，有以下关键步骤： - 输入处理：检查输入形状，并根据需要生成掩码，防止自注意力计算时当前位置对自身的影响。 - 预编码：通过`encoder`将原始输入映射到Transformer内部表示。 - 位置编码：添加位置编码以捕捉序列顺序信息。 - Transformer编码：在经过位置编码后的输入上执行多头注意力和前馈网络，得到编码后的序列。 - 输出解码：使用`decoder`将编码结果转换为预期的输出维度，通常这可能涉及到选择每个时间步的最后一个元素作为预测值。 在多输出回归预测任务中，TransformerModel会处理每个序列的最后一个时间步，然后输出一个或多个连续的数值，这些数值可能代表预测的目标变量。这个简化版的Transformer设计旨在帮助读者快速理解和上手Transformer的基本概念，从而为进一步探索和扩展到更复杂的NLP任务打下基础。尽管这里的示例是基础的，但理解了这个核心框架后，可以将其应用于文本分类、机器翻译、情感分析等各种实际应用场景。