返回
简述 PyTorch 中的 Transformer 架构
人工智能
2023-10-09 22:40:13
引言
Transformer 架构是 2017 年 Google 的一篇开创性论文《Attention Is All You Need》中提出的，它彻底改变了我们对神经机器翻译和语言建模的看法。其核心思想在于仅使用注意力，而无需卷积或递归运算符来捕获远程上下文信息。
PyTorch 中的 Transformer
PyTorch 中的 Transformer 架构通常由编码器和解码器两部分构成。
- 编码器： 将一个单词或符号的嵌入表示转换为一个编码向量，该向量捕获该单词在上下文中的语义信息。
- 解码器： 使用注意力从编码向量的键和值中检索信息，以生成目标单词或符号的概率分布。
Transformer 的关键特性
- 注意力： Transformer 使用多头注意力层来计算单词或符号之间的相似度，允许模型在长距离上下文内进行交互。
- 规范化层： 批次规范化和层规范化层用于稳定训练和提高模型的泛化性能。
- 残差连接： 残差连接将每个子层层的输出跳过添加到其下一个子层，以促进梯度反向传播和减少消失梯度问题。
在 PyTorch 中使用 Transformer
可以使用流行的深度 learning 库，如 PyTorch，轻松地在 PyTorch 中使用 Transformer 架构。PyTorch 为 Transformer 的所有组件提供了内置模块，例如：
nn.Transformer：Transformer 层的基类nn.TransformerEncoder：编码器子层nn.TransformerDecoder：解码器子层nn.MultiheadAttention：多头注意力层
示例：使用 PyTorch 的语言建模
import torch
from torchtext.datasets import LanguageModelingDataset
from torchtext.data import Field, Dataset, Batch
# 定义超参
BATCH_SIZE = 32
EMBED_DIM = 256
N_LAYERS = 4
N_DECODER_LAYERS = 2
DROPOUT = 0.5
# 创建文本字段和数据集
text_field = Field(tokenize='spacy',
init_token='<sos>',
eos_token='<eos>')
train_data, valid_data = LanguageModelingDataset.splits(path='path/to/train.txt',
text_field=text_field)
# 定义批次迭代器
train_batch_fn = Dataset.batch(train_data, BATCH_SIZE, shuffle=True)
# 嵌入层
encoder_emb = torch.nn.Embedding(len(text_field.vocab), EMBED_DIM)
decoder_emb = torch.nn.Embedding(len(text_field.vocab), EMBED_DIM)
# 编码器和解码器
encoder_layer = torch.nn.TransformerEncoderLayer(EMBED_DIM, N_LAYERS, DROPOUT)
decoder_layer = torch.nn.TransformerDecoderLayer(EMBED_DIM, N_DECODER_LAYERS, DROPOUT)
# 定义损失和优化器
loss_function = torch.nn.CrossLoss()
optimizer = torch.nn.Adama(model.paramenters(), lr=0.001)
# 训练循环
for epoch in range(10):
for train_data in train_batch_fn:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(train_data.text)
loss = loss_function(outputs, train_data.target)
loss.backward()
optimizer.step()
结论
Transformer 架构是 PyTorch 中进行语言建模和机器翻译的有力工具。其基于注意力的方法允许模型捕获远程上下文信息，并且其规范化层和残差连接增强了模型的训练和泛化性能。掌握 Transformer 的原理和 PyTorch 中的实际使用将使您在机器翻译和语言建模领域进行突破性研究和应用程序。
