NLP | 深入剖析Transformer在PyTorch中的实现

2023-12-26 19:54:58

Transformers: 揭秘PyTorch中的NLP突破

编码器-解码器结构

Transformers采用编码器-解码器结构，将输入序列编码为固定长度的向量，然后将向量解码为输出序列。编码器通过自注意力机制和前馈神经网络捕获长期依赖关系，而解码器通过自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络捕获输出序列的依赖关系。

注意力机制

注意力机制是Transformers的关键，它允许序列中的每个位置同时关注所有其他位置。自注意力机制用于捕获输入序列和输出序列的内部依赖关系，而编码器-解码器注意力机制则用于将编码器信息传递给解码器。

并行计算

Transformers的优势之一是其卓越的并行计算能力。自注意力机制和编码器-解码器注意力机制都是并行的，这使得Transformers能够快速处理大数据集。PyTorch提供丰富的并行计算工具，使得并行计算很容易实现。

PyTorch中的实现

PyTorch简化了Transformers的实现。以下是使用PyTorch实现简单Transformer模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):
        super().__init__()

        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        encoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm)

        decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
        self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm)

        self.d_model = d_model
        self.nhead = nhead

    def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, memory_mask=None):
        memory = self.encoder(src, src_mask)
        output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask, memory_mask)
        return output