小惠珠哦

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

Transfomer原理编码器部分，解码器部分，_transfomer 编码器和解码器

作者：小惠珠哦 | 2024-07-26 06:14:49

踩

transfomer 编码器和解码器

一、编码器部分介绍

编码器是将输入的数据流转换为特定格式的数据流的设备或模块。在Transformer中，编码器部分负责将输入的文本序列转换为隐藏表示。在这一部分，我们将介绍编码器部分的原理和实现。

1.编码器原理解释

编码器部分由多层编码器堆叠而成，每一层都由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。在每一层中，输入序列会经过自注意力机制进行特征提取和表示，然后再经过前馈神经网络进行特征的非线性变换。这样的多层堆叠可以使得模型能够学习到不同层次的抽象特征表示，从而更好地理解输入文本序列。

2.编码器参数介绍

在Transformer的编码器部分，主要有以下参数需要设置：

输入序列长度：指定输入文本序列的长度，需要根据具体的任务和数据集来设置。
编码器层数：指定编码器堆叠的层数，可以根据任务的复杂度和计算资源来设置。
自注意力机制参数：包括注意力头数、隐藏单元维度等参数，需要根据具体情况来设置。
前馈神经网络参数：包括隐藏层维度、激活函数等参数，需要根据具体情况来设置。

3.编码器部分代码实现

下面是编码器部分的代码实现，以PyTorch为例：

import torch

import torch.nn as nn

class EncoderLayer(nn.Module):

def __init__(self, input_dim, hidden_dim, n_heads, ff_dim, dropout):

super(EncoderLayer, self).__init__()

self.self_attention = MultiHeadAttentionLayer(input_dim, n_heads, dropout)

self.self_attn_layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)

self.positionwise_feedforward = PositionwiseFeedforwardLayer(hidden_dim, ff_dim, dropout)

self.ff_layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

def forward(self, src, src_mask):

# 自注意力机制

_src, _ = self.self_attention(src, src, src, src_mask)

src = src + self.dropout(_src)

src = self.self_attn_layer_norm(src)

# 前馈神经网络

_src = self.positionwise_feedforward(src)

src = src + self.dropout(_src)

src = self.ff_layer_norm(src)

return src

class Encoder(nn.Module):

def __init__(self, input_dim, hidden_dim, n_layers, n_heads, ff_dim, dropout):

super(Encoder, self).__init__()

self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(input_dim, hidden_dim, n_heads, ff_dim, dropout) for _ in range(n_layers)])

def forward(self, src, src_mask):

for layer in self.layers:

src = layer(src, src_mask)

return src

二、解码器部分介绍

解码器是将编码器输出的隐藏表示转换为目标数据流的设备或模块。在Transformer中，解码器部分负责生成目标文本序列。接下来，我们将介绍解码器部分的原理和实现。

1.解码器原理解释

解码器部分同样由多层解码器堆叠而成，每一层同样由多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络组成。与编码器不同的是，解码器还需要对编码器输出的隐藏表示进行编码器-解码器注意力机制的处理，以便更好地利用编码器的信息来生成目标序列。

2.解码器参数介绍

在Transformer的解码器部分，除了和编码器部分相似的参数外，还需要设置一些额外的参数，例如编码器-解码器注意力机制参数。具体的参数包括：

输出序列长度：指定输出文本序列的长度，需要根据具体的任务和数据集来设置。
解码器层数：指定解码器堆叠的层数，可以根据任务的复杂度和计算资源来设置。
编码器-解码器注意力机制参数：包括注意力头数、隐藏单元维度等参数，需要根据具体情况来设置。

3.解码器部分代码实现

下面是解码器部分的代码实现，同样以PyTorch为例：

class DecoderLayer(nn.Module):

def __init__(self, output_dim, hidden_dim, n_heads, ff_dim, dropout):

super(DecoderLayer, self).__init__()

self.self_attention = MultiHeadAttentionLayer(output_dim, n_heads, dropout)

self.self_attn_layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)

self.encoder_attention = MultiHeadAttentionLayer(output_dim, n_heads, dropout)

self.encoder_attn_layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)

self.positionwise_feedforward = PositionwiseFeedforwardLayer(hidden_dim, ff_dim, dropout)

self.ff_layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_dim)

self.dropout = nn.Dropout(dropout)

def forward(self, trg, enc_src, trg_mask, src_mask):

# 自注意力机制

_trg, _ = self.self_attention(trg, trg, trg, trg_mask)

trg = trg + self.dropout(_trg)

trg = self.self_attn_layer_norm(trg)

# 编码器-解码器注意力机制

_trg, attention = self.encoder_attention(trg, enc_src, enc_src, src_mask)

trg = trg + self.dropout(_trg)

trg = self.encoder_attn_layer_norm(trg)

# 前馈神经网络

_trg = self.positionwise_feedforward(trg)

trg = trg + self.dropout(_trg)

trg = self.ff_layer_norm(trg)

return trg, attention

class Decoder(nn.Module):

def __init__(self, output_dim, hidden_dim, n_layers, n_heads, ff_dim, dropout):

super(Decoder, self).__init__()

self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(output_dim, hidden_dim, n_heads, ff_dim, dropout) for _ in range(n_layers)])

def forward(self, trg, enc_src, trg_mask, src_mask):

attention = []

for layer in self.layers:

trg, attn = layer(trg, enc_src, trg_mask, src_mask)

attention.append(attn)

return trg, attention

综上所述，编码器部分负责将输入文本序列转换为隐藏表示，而解码器部分负责生成目标文本序列。它们分别通过自注意力机制、前馈神经网络以及编码器-解码器注意力机制来实现对输入和输出序列的处理。在实际应用中，可以根据具体任务的需求来调整编码器和解码器的参数，以获得更好的性能

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/小惠珠哦/article/detail/883882