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PyTorch中实现Transformer模型_pytorch transformers
作者：IT小白 | 2024-05-03 09:30:32
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pytorch transformers
- 关于Transformer原理与论文的介绍：详细了解Transformer：Attention Is All You Need
对于论文给出的模型架构，使用 PyTorch 分别实现各个部分。
引入的相关库函数：
import copy | |
import torch | |
import math | |
from torch import nn | |
from torch.nn.functional import log_softmax | |
# module: 需要深拷贝的模块 | |
# n: 拷贝的次数 | |
# return: 深拷贝后的模块列表 | |
def clones(module, n: int) -> list: | |
return [copy.deepcopy(module) for _ in range(n)] |
1. 编码器与解码器堆叠
Encoder 编码器
编码器由 N 个相同的编码层堆叠而成，每个编码层含两个子层：多头注意力层和前馈网络层。每个子层后跟着一层，用于残差连接与标准化。
Add & Norm 残差连接和标准化
对于上一层的结果：SubLayer(�)与输出上一层的变量：�做残差连接并进行标准化：LayerNorm(�+Sublayer(�))。
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