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python 大模型生成任务中的贪婪解码和集束搜索，贪婪解码和集束搜索和区别，大模型中贪婪解码的实现；用贪婪解码实现机器翻译任务；transformer模型源码；LLMs的贪婪解码_贪婪解码算法

作者：我家小花儿 | 2024-04-24 20:28:44

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贪婪解码算法

1.贪婪解码和集束搜索

贪婪解码和集束搜索都是用于生成文本的解码算法。它们在效果和计算复杂度上有所区别。

        贪婪解码是一种简单直接的方法，每次选择具有最高概率的下一个字符或单词作为输出。它的优点是计算效率高，因为只需进行一次预测，而不需要考虑其他可能的路径。然而，贪婪解码可能会导致输出不够流畅和连贯，因为它只关注当前步骤的最佳选择，而忽略了整体的序列优化。

        相比之下，集束搜索考虑了多个可能的路径。它维护一个候选集束，每一步都根据概率进行扩展和剪枝。集束搜索能够在全局范围内搜索更多的可能性，因此可以生成更准确、连贯的文本。但是，集束搜索的计算复杂度较高，需要更多的时间和计算资源。

        因此，贪婪解码适用于快速生成文本的应用，但可能牺牲一定的准确性和流畅性。而对于更重视生成质量的任务，集束搜索提供了更好的性能，尽管生成速度可能较慢。实际应用中，可以根据具体需求和资源限制选择合适的解码策略。

2.贪婪解码的实现

首先我们要先复习一下transformer的结构，如果烂熟于心的同学可以直接移步到后面：

2.1定义缩放点积注意力类

其实就是QKV的计算过程

  1. import numpy as np # 导入 numpy 库
  2. import torch # 导入 torch 库
  3. import torch.nn as nn # 导入 torch.nn 库
  4. d_k = 64 # K(=Q) 维度
  5. d_v = 64 # V 维度
  6. # 定义缩放点积注意力类
  7. class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
  8.     def __init__(self):
  9.         super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()        
  10.     def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
  11.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
  12.         # Q K V [batch_size, n_heads, len_q/k/v, dim_q=k/v] (dim_q=dim_k)
  13.         # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
  14.         #----------------------------------------------------------------
  15.         # 计算注意力分数（原始权重）[batch_size，n_heads，len_q，len_k]
  16.         scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k) 
  17.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
  18.         # scores [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
  19.         #-----------------------------------------------------------------        
  20.         # 使用注意力掩码，将 attn_mask 中值为 1 的位置的权重替换为极小值
  21.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  22.         # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k], 形状和 scores 相同
  23.         #-----------------------------------------------------------------    
  24.         scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9) 
  25.         # 对注意力分数进行 softmax 归一化
  26.         weights = nn.Softmax(dim=-1)(scores) 
  27.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  28.         # weights [batch_size, n_heads, len_q, len_k], 形状和 scores 相同
  29.         #-----------------------------------------------------------------         
  30.         # 计算上下文向量（也就是注意力的输出）, 是上下文信息的紧凑表示
  31.         context = torch.matmul(weights, V) 
  32.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  33.         # context [batch_size, n_heads, len_q, dim_v]
  34.         #-----------------------------------------------------------------    
  35.         return context, weights # 返回上下文向量和注意力分数

2.2 定义多头自注意力类 

这一步主要为：经过线性变换得到qkv，然后分割为多头，然后计算点积注意力（承接上面代码），然后把多头结果concat，经过线性层，残差连接，归一化

  1. # 定义多头自注意力类
  2. d_embedding = 512  # Embedding 的维度
  3. n_heads = 8  # Multi-Head Attention 中头的个数
  4. batch_size = 3 # 每一批的数据大小
  5. class MultiHeadAttention(nn.Module):
  6.     def __init__(self):
  7.         super(MultiHeadAttention, self).__init__()
  8.         self.W_Q = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # Q的线性变换层
  9.         self.W_K = nn.Linear(d_embedding, d_k * n_heads) # K的线性变换层
  10.         self.W_V = nn.Linear(d_embedding, d_v * n_heads) # V的线性变换层
  11.         self.linear = nn.Linear(n_heads * d_v, d_embedding)
  12.         self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding)
  13.     def forward(self, Q, K, V, attn_mask): 
  14.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  15.         # Q K V [batch_size, len_q/k/v, embedding_dim] 
  16.         #-----------------------------------------------------------------        
  17.         residual, batch_size = Q, Q.size(0) # 保留残差连接
  18.         # 将输入进行线性变换和重塑，以便后续处理
  19.         q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)        
  20.         k_s = self.W_K(K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
  21.         v_s = self.W_V(V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)
  22.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  23.         # q_s k_s v_s: [batch_size, n_heads, len_q/k/v, d_q=k/v]
  24.         #----------------------------------------------------------------- 
  25.         # 将注意力掩码复制到多头 attn_mask: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
  26.         attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)
  27.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  28.         # attn_mask [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
  29.         #----------------------------------------------------------------- 
  30.         # 使用缩放点积注意力计算上下文和注意力权重
  31.         context, weights = ScaledDotProductAttention()(q_s, k_s, v_s, attn_mask)
  32.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  33.         # context [batch_size, n_heads, len_q, dim_v]
  34.         # weights [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
  35.         #----------------------------------------------------------------- 
  36.         # 通过调整维度将多个头的上下文向量连接在一起
  37.         context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, n_heads * d_v) 
  38.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  39.         # context [batch_size, len_q, n_heads * dim_v]
  40.         #-----------------------------------------------------------------        
  41.         # 用一个线性层把连接后的多头自注意力结果转换，原始地嵌入维度
  42.         output = self.linear(context) 
  43.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  44.         # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
  45.         #-----------------------------------------------------------------        
  46.         # 与输入 (Q) 进行残差链接，并进行层归一化后输出
  47.         output = self.layer_norm(output + residual)
  48.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  49.         # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
  50.         #-----------------------------------------------------------------        
  51.         return output, weights # 返回层归一化的输出和注意力权重

2.3 定义逐位置前馈网络类 

经过多头注意力机制的输出output，进入前馈神经网络，conv1->relu->conv1，其实就是把特征投影到高维然后再降回来，最后残差连接output + residual，然后归一化

  1. # 定义逐位置前馈网络类
  2. class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module):
  3.     def __init__(self, d_ff=2048):
  4.         super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
  5.         # 定义一维卷积层 1，用于将输入映射到更高维度
  6.         self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=d_embedding, out_channels=d_ff, kernel_size=1)
  7.         # 定义一维卷积层 2，用于将输入映射回原始维度
  8.         self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=d_ff, out_channels=d_embedding, kernel_size=1)
  9.         # 定义层归一化
  10.         self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_embedding)
  11.     def forward(self, inputs): 
  12.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  13.         # inputs [batch_size, len_q, embedding_dim]
  14.         #----------------------------------------------------------------                       
  15.         residual = inputs  # 保留残差连接 
  16.         # 在卷积层 1 后使用 ReLU 激活函数 
  17.         output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1, 2))) 
  18.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  19.         # output [batch_size, d_ff, len_q]
  20.         #----------------------------------------------------------------
  21.         # 使用卷积层 2 进行降维 
  22.         output = self.conv2(output).transpose(1, 2) 
  23.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  24.         # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
  25.         #----------------------------------------------------------------
  26.         # 与输入进行残差链接，并进行层归一化
  27.         output = self.layer_norm(output + residual) 
  28.         #------------------------- 维度信息 -------------------------------- 
  29.         # output [batch_size, len_q, embedding_dim]
  30.         #----------------------------------------------------------------
  31.         return output # 返回加入残差连接后层归一化的结果

2.4 生成正弦位置编码表的函数

用于在 Transformer 中引入位置信息 

  1. # 生成正弦位置编码表的函数，用于在 Transformer 中引入位置信息
  2. def get_sin_enc_table(n_position, embedding_dim):
  3.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  4.     # n_position: 输入序列的最大长度
  5.     # embedding_dim: 词嵌入向量的维度
  6.     #-----------------------------------------------------------------    
  7.     # 根据位置和维度信息，初始化正弦位置编码表
  8.     sinusoid_table = np.zeros((n_position, embedding_dim))    
  9.     # 遍历所有位置和维度，计算角度值
  10.     for pos_i in range(n_position):
  11.         for hid_j in range(embedding_dim):
  12.             angle = pos_i / np.power(10000, 2 * (hid_j // 2) / embedding_dim)
  13.             sinusoid_table[pos_i, hid_j] = angle    
  14.     # 计算正弦和余弦值
  15.     sinusoid_table[:, 0::2] = np.sin(sinusoid_table[:, 0::2])  # dim 2i 偶数维
  16.     sinusoid_table[:, 1::2] = np.cos(sinusoid_table[:, 1::2])  # dim 2i+1 奇数维    
  17.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  18.     # sinusoid_table 的维度是 [n_position, embedding_dim]
  19.     #----------------------------------------------------------------   
  20.     return torch.FloatTensor(sinusoid_table)  # 返回正弦位置编码表

2.5 定义填充注意力掩码函数

主要用于做padding mask

  1. # 定义填充注意力掩码函数
  2. def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
  3.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  4.     # seq_q 的维度是 [batch_size, len_q]
  5.     # seq_k 的维度是 [batch_size, len_k]
  6.     #-----------------------------------------------------------------
  7.     batch_size, len_q = seq_q.size()
  8.     batch_size, len_k = seq_k.size()
  9.     # 生成布尔类型张量
  10.     pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # <PAD>token 的编码值为 0
  11.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  12.     # pad_attn_mask 的维度是 [batch_size，1，len_k]
  13.     #-----------------------------------------------------------------
  14.     # 变形为与注意力分数相同形状的张量 
  15.     pad_attn_mask = pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
  16.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  17.     # pad_attn_mask 的维度是 [batch_size，len_q，len_k]
  18.     #-----------------------------------------------------------------
  19.     return pad_attn_mask

 2.6 定义编码器层类

即每一层的编码器结构，其实就两个结构：多头自注意力机制和前馈神经网络

  1. # 定义编码器层类
  2. class EncoderLayer(nn.Module):
  3.     def __init__(self):
  4.         super(EncoderLayer, self).__init__()        
  5.         self.enc_self_attn = MultiHeadAttention() # 多头自注意力层        
  6.         self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet() # 位置前馈神经网络层
  7.     def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):
  8.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  9.         # enc_inputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
  10.         # enc_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, seq_len, seq_len]
  11.         #-----------------------------------------------------------------
  12.         # 将相同的 Q，K，V 输入多头自注意力层 , 返回的 attn_weights 增加了头数  
  13.         enc_outputs, attn_weights = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs,
  14.                                                enc_inputs, enc_self_attn_mask)
  15.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  16.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 
  17.         # attn_weights 的维度是 [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]      
  18.         # 将多头自注意力 outputs 输入位置前馈神经网络层
  19.         enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs) # 维度与 enc_inputs 相同
  20.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  21.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 
  22.         #-----------------------------------------------------------------
  23.         return enc_outputs, attn_weights # 返回编码器输出和每层编码器注意力权重

2.7 定义编码器类

两部分结构：embedding和编码器

  1. # 定义编码器类
  2. n_layers = 6  # 设置 Encoder 的层数
  3. class Encoder(nn.Module):
  4.     def __init__(self, corpus):
  5.         super(Encoder, self).__init__()        
  6.         self.src_emb = nn.Embedding(len(corpus.src_vocab), d_embedding) # 词嵌入层
  7.         self.pos_emb = nn.Embedding.from_pretrained( \
  8.           get_sin_enc_table(corpus.src_len+1, d_embedding), freeze=True) # 位置嵌入层
  9.         self.layers = nn.ModuleList(EncoderLayer() for _ in range(n_layers))# 编码器层数
  10.     def forward(self, enc_inputs):  
  11.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  12.         # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_len]
  13.         #-----------------------------------------------------------------
  14.         # 创建一个从 1 到 source_len 的位置索引序列
  15.         pos_indices = torch.arange(1, enc_inputs.size(1) + 1).unsqueeze(0).to(enc_inputs)
  16.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  17.         # pos_indices 的维度是 [1, source_len]
  18.         #-----------------------------------------------------------------             
  19.         # 对输入进行词嵌入和位置嵌入相加 [batch_size, source_len，embedding_dim]
  20.         enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs) + self.pos_emb(pos_indices)
  21.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  22.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
  23.         #-----------------------------------------------------------------
  24.         # 生成自注意力掩码
  25.         enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs) 
  26.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  27.         # enc_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, len_q, len_k]        
  28.         #-----------------------------------------------------------------         
  29.         enc_self_attn_weights = [] # 初始化 enc_self_attn_weights
  30.         # 通过编码器层 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
  31.         for layer in self.layers: 
  32.             enc_outputs, enc_self_attn_weight = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
  33.             enc_self_attn_weights.append(enc_self_attn_weight)
  34.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  35.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, seq_len, embedding_dim] 维度与 enc_inputs 相同
  36.         # enc_self_attn_weights 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]          
  37.         #-----------------------------------------------------------------
  38.         return enc_outputs, enc_self_attn_weights # 返回编码器输出和编码器注意力权重

2.7 后续注意力掩码的函数

即sequence mask的实现函数

  1. # 生成后续注意力掩码的函数，用于在多头自注意力计算中忽略未来信息
  2. def get_attn_subsequent_mask(seq):
  3.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  4.     # seq 的维度是 [batch_size, seq_len(Q)=seq_len(K)]
  5.     #-----------------------------------------------------------------
  6.     # 获取输入序列的形状
  7.     attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]  
  8.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  9.     # attn_shape 是一个一维张量 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
  10.     #-----------------------------------------------------------------
  11.     # 使用 numpy 创建一个上三角矩阵（triu = triangle upper）
  12.     subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)
  13.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  14.     # subsequent_mask 的维度是 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
  15.     #-----------------------------------------------------------------
  16.     # 将 numpy 数组转换为 PyTorch 张量，并将数据类型设置为 byte（布尔值）
  17.     subsequent_mask = torch.from_numpy(subsequent_mask).byte()
  18.     #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  19.     # 返回的 subsequent_mask 的维度是 [batch_size, seq_len(Q), seq_len(K)]
  20.     #-----------------------------------------------------------------
  21.     return subsequent_mask # 返回后续位置的注意力掩码

2.8 定义解码器层类 

注意这里定义两个多头注意力机制结构，即解码器的自注意力和编码器-解码器的注意力

  1. # 定义解码器层类
  2. class DecoderLayer(nn.Module):
  3.     def __init__(self):
  4.         super(DecoderLayer, self).__init__()        
  5.         self.dec_self_attn = MultiHeadAttention() # 多头自注意力层       
  6.         self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()  # 多头自注意力层，连接编码器和解码器        
  7.         self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet() # 位置前馈神经网络层
  8.     def forward(self, dec_inputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask):
  9.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  10.         # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  11.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
  12.         # dec_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
  13.         # dec_enc_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, source_len]
  14.         #-----------------------------------------------------------------      
  15.         # 将相同的 Q，K，V 输入多头自注意力层
  16.         dec_outputs, dec_self_attn = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, 
  17.                                                         dec_inputs, dec_self_attn_mask)
  18.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  19.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  20.         # dec_self_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
  21.         #-----------------------------------------------------------------        
  22.         # 将解码器输出和编码器输出输入多头自注意力层
  23.         dec_outputs, dec_enc_attn = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, 
  24.                                                       enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
  25.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  26.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  27.         # dec_enc_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]
  28.         #-----------------------------------------------------------------          
  29.         # 输入位置前馈神经网络层
  30.         dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs)
  31.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  32.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  33.         # dec_self_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
  34.         # dec_enc_attn 的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]   
  35.         #-----------------------------------------------------------------
  36.         # 返回解码器层输出，每层的自注意力和解 - 编码器注意力权重
  37.         return dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn

2.9 定义解码器类

即：词嵌入+位置嵌入+多层解码器

注意：解码器的输入和编码器的输入内容是不一样的

  1. #  定义解码器类
  2. n_layers = 6  # 设置 Decoder 的层数
  3. class Decoder(nn.Module):
  4.     def __init__(self, corpus):
  5.         super(Decoder, self).__init__()
  6.         self.tgt_emb = nn.Embedding(len(corpus.tgt_vocab), d_embedding) # 词嵌入层
  7.         self.pos_emb = nn.Embedding.from_pretrained( \
  8.            get_sin_enc_table(corpus.tgt_len+1, d_embedding), freeze=True) # 位置嵌入层        
  9.         self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)]) # 叠加多层
  10.     def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): 
  11.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  12.         # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_len]
  13.         # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_len]
  14.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
  15.         #-----------------------------------------------------------------   
  16.         # 创建一个从 1 到 source_len 的位置索引序列
  17.         pos_indices = torch.arange(1, dec_inputs.size(1) + 1).unsqueeze(0).to(dec_inputs)
  18.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  19.         # pos_indices 的维度是 [1, target_len]
  20.         #-----------------------------------------------------------------              
  21.         # 对输入进行词嵌入和位置嵌入相加
  22.         dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs) + self.pos_emb(pos_indices)
  23.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  24.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  25.          #-----------------------------------------------------------------        
  26.         # 生成解码器自注意力掩码和解码器 - 编码器注意力掩码
  27.         dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs) # 填充位掩码
  28.         dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs) # 后续位掩码
  29.         dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask \
  30.                                        + dec_self_attn_subsequent_mask), 0) 
  31.         dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # 解码器 - 编码器掩码
  32.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------        
  33.         # dec_self_attn_pad_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
  34.         # dec_self_attn_subsequent_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
  35.         # dec_self_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, target_len]
  36.         # dec_enc_attn_mask 的维度是 [batch_size, target_len, source_len]
  37.          #-----------------------------------------------------------------       
  38.         dec_self_attns, dec_enc_attns = [], [] # 初始化 dec_self_attns, dec_enc_attns
  39.         # 通过解码器层 [batch_size, seq_len, embedding_dim]
  40.         for layer in self.layers:
  41.             dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = layer(dec_outputs, enc_outputs, 
  42.                                                dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask)
  43.             dec_self_attns.append(dec_self_attn)
  44.             dec_enc_attns.append(dec_enc_attn)
  45.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  46.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  47.         # dec_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, target_len]
  48.         # dec_enc_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, target_len, source_len]
  49.         #----------------------------------------------------------------- 
  50.         # 返回解码器输出，解码器自注意力和解码器 - 编码器注意力权重       
  51.         return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

2.10 定义 Transformer 模型

注意：在最后定义线性投影层，将解码器输出转换为目标词汇表大小的概率分布

  1. # 定义 Transformer 模型
  2. class Transformer(nn.Module):
  3.     def __init__(self, corpus):
  4.         super(Transformer, self).__init__()        
  5.         self.encoder = Encoder(corpus) # 初始化编码器实例        
  6.         self.decoder = Decoder(corpus) # 初始化解码器实例
  7.         # 定义线性投影层，将解码器输出转换为目标词汇表大小的概率分布
  8.         self.projection = nn.Linear(d_embedding, len(corpus.tgt_vocab), bias=False)
  9.     def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
  10.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  11.         # enc_inputs 的维度是 [batch_size, source_seq_len]
  12.         # dec_inputs 的维度是 [batch_size, target_seq_len]
  13.         #-----------------------------------------------------------------        
  14.         # 将输入传递给编码器，并获取编码器输出和自注意力权重        
  15.         enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)
  16.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  17.         # enc_outputs 的维度是 [batch_size, source_len, embedding_dim]
  18.         # enc_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, src_seq_len, src_seq_len]        
  19.         #-----------------------------------------------------------------          
  20.         # 将编码器输出、解码器输入和编码器输入传递给解码器
  21.         # 获取解码器输出、解码器自注意力权重和编码器 - 解码器注意力权重     
  22.         dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)
  23.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  24.         # dec_outputs 的维度是 [batch_size, target_len, embedding_dim]
  25.         # dec_self_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, tgt_seq_len, src_seq_len]
  26.         # dec_enc_attns 是一个列表，每个元素的维度是 [batch_size, n_heads, tgt_seq_len, src_seq_len]   
  27.         #-----------------------------------------------------------------                
  28.         # 将解码器输出传递给投影层，生成目标词汇表大小的概率分布
  29.         dec_logits = self.projection(dec_outputs)  
  30.         #------------------------- 维度信息 --------------------------------
  31.         # dec_logits 的维度是 [batch_size, tgt_seq_len, tgt_vocab_size]
  32.         #-----------------------------------------------------------------
  33.         # 返回逻辑值 ( 原始预测结果 ), 编码器自注意力权重，解码器自注意力权重，解 - 编码器注意力权重
  34.         return dec_logits, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns

2.11 准备数据： 机器翻译任务

  1. sentences = [
  2.     ['成哥 喜欢 小冰', 'ChengGe likes XiaoBing'],
  3.     ['我 爱 学习 人工智能', 'I love studying AI'],
  4.     ['深度学习 改变 世界', ' DL changed the world'],
  5.     ['自然语言处理 很 强大', 'NLP is powerful'],
  6.     ['神经网络 非常 复杂', 'Neural-networks are complex'] ]

 2.12 定义 TranslationCorpus 类

注意：生成式任务的数据处理比较重要

  1. from collections import Counter # 导入 Counter 类
  2. # 定义 TranslationCorpus 类
  3. class TranslationCorpus:
  4.     def __init__(self, sentences):
  5.         self.sentences = sentences
  6.         # 计算源语言和目标语言的最大句子长度，并分别加 1 和 2 以容纳填充符和特殊符号
  7.         self.src_len = max(len(sentence[0].split()) for sentence in sentences) + 1
  8.         self.tgt_len = max(len(sentence[1].split()) for sentence in sentences) + 2
  9.         # 创建源语言和目标语言的词汇表
  10.         self.src_vocab, self.tgt_vocab = self.create_vocabularies()
  11.         # 创建索引到单词的映射
  12.         self.src_idx2word = {v: k for k, v in self.src_vocab.items()}
  13.         self.tgt_idx2word = {v: k for k, v in self.tgt_vocab.items()}
  14.     # 定义创建词汇表的函数
  15.     def create_vocabularies(self):
  16.         # 统计源语言和目标语言的单词频率
  17.         src_counter = Counter(word for sentence in self.sentences for word in sentence[0].split())
  18.         tgt_counter = Counter(word for sentence in self.sentences for word in sentence[1].split())        
  19.         # 创建源语言和目标语言的词汇表，并为每个单词分配一个唯一的索引
  20.         src_vocab = {'<pad>': 0, **{word: i+1 for i, word in enumerate(src_counter)}}
  21.         tgt_vocab = {'<pad>': 0, '<sos>': 1, '<eos>': 2, 
  22.                      **{word: i+3 for i, word in enumerate(tgt_counter)}}        
  23.         return src_vocab, tgt_vocab
  24.     # 定义创建批次数据的函数
  25.     def make_batch(self, batch_size, test_batch=False):
  26.         input_batch, output_batch, target_batch = [], [], []
  27.         # 随机选择句子索引
  28.         sentence_indices = torch.randperm(len(self.sentences))[:batch_size]
  29.         for index in sentence_indices:
  30.             src_sentence, tgt_sentence = self.sentences[index]
  31.             # 将源语言和目标语言的句子转换为索引序列
  32.             src_seq = [self.src_vocab[word] for word in src_sentence.split()]
  33.             tgt_seq = [self.tgt_vocab['<sos>']] + [self.tgt_vocab[word] \
  34.                          for word in tgt_sentence.split()] + [self.tgt_vocab['<eos>']]            
  35.             # 对源语言和目标语言的序列进行填充
  36.             src_seq += [self.src_vocab['<pad>']] * (self.src_len - len(src_seq))
  37.             tgt_seq += [self.tgt_vocab['<pad>']] * (self.tgt_len - len(tgt_seq))            
  38.             # 将处理好的序列添加到批次中
  39.             input_batch.append(src_seq)
  40.             output_batch.append([self.tgt_vocab['<sos>']] + ([self.tgt_vocab['<pad>']] * \
  41.                                     (self.tgt_len - 2)) if test_batch else tgt_seq[:-1])
  42.             target_batch.append(tgt_seq[1:])        
  43.           # 将批次转换为 LongTensor 类型
  44.         input_batch = torch.LongTensor(input_batch)
  45.         output_batch = torch.LongTensor(output_batch)
  46.         target_batch = torch.LongTensor(target_batch)            
  47.         return input_batch, output_batch, target_batch
  48. # 创建语料库类实例
  49. corpus = TranslationCorpus(sentences)

 2.13 开始训练和测试

训练模型

  1. import torch # 导入 torch
  2. import torch.optim as optim # 导入优化器
  3. model = Transformer(corpus) # 创建模型实例
  4. criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数
  5. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001) # 优化器
  6. epochs = 5 # 训练轮次
  7. for epoch in range(epochs): # 训练 100 轮
  8.     optimizer.zero_grad() # 梯度清零
  9.     enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size) # 创建训练数据        
  10.     outputs, _, _, _ = model(enc_inputs, dec_inputs) # 获取模型输出 
  11.     loss = criterion(outputs.view(-1, len(corpus.tgt_vocab)), target_batch.view(-1)) # 计算损失
  12.     if (epoch + 1) % 1 == 0: # 打印损失
  13.         print(f"Epoch: {epoch + 1:04d} cost = {loss:.6f}")
  14.     loss.backward()# 反向传播        
  15.     optimizer.step()# 更新参数

 测试模型

  1. # 创建一个大小为 1 的批次，目标语言序列 dec_inputs 在测试阶段，仅包含句子开始符号 <sos>
  2. enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size=1,test_batch=True) 
  3. print("编码器输入 :", enc_inputs) # 打印编码器输入
  4. print("解码器输入 :", dec_inputs) # 打印解码器输入
  5. print("目标数据 :", target_batch) # 打印目标数据
  6. predict, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns = model(enc_inputs, dec_inputs) # 用模型进行翻译
  7. predict = predict.view(-1, len(corpus.tgt_vocab)) # 将预测结果维度重塑
  8. predict = predict.data.max(1, keepdim=True)[1] # 找到每个位置概率最大的词汇的索引
  9. # 解码预测的输出，将所预测的目标句子中的索引转换为单词
  10. translated_sentence = [corpus.tgt_idx2word[idx.item()] for idx in predict.squeeze()]
  11. # 将输入的源语言句子中的索引转换为单词
  12. input_sentence = ' '.join([corpus.src_idx2word[idx.item()] for idx in enc_inputs[0]])
  13. print(input_sentence, '->', translated_sentence) # 打印原始句子和翻译后的句子

 2.14 定义贪婪解码器函数

终于进入本文正题 

  1. # 定义贪婪解码器函数
  2. def greedy_decoder(model, enc_input, start_symbol):
  3.     # 对输入数据进行编码，并获得编码器输出以及自注意力权重
  4.     enc_outputs, enc_self_attns = model.encoder(enc_input)    
  5.     # 初始化解码器输入为全零张量，大小为 (1, 5)，数据类型与 enc_input 一致
  6.     dec_input = torch.zeros(1, 5).type_as(enc_input.data)    
  7.     # 设置下一个要解码的符号为开始符号
  8.     next_symbol = start_symbol    
  9.     # 循环 5 次，为解码器输入中的每一个位置填充一个符号
  10.     for i in range(0, 5):
  11.         # 将下一个符号放入解码器输入的当前位置
  12.         dec_input[0][i] = next_symbol        
  13.         # 运行解码器，获得解码器输出、解码器自注意力权重和编码器 - 解码器注意力权重
  14.         dec_output, _, _ = model.decoder(dec_input, enc_input, enc_outputs)        
  15.         # 将解码器输出投影到目标词汇空间
  16.         projected = model.projection(dec_output)        
  17.         # 找到具有最高概率的下一个单词
  18.         prob = projected.squeeze(0).max(dim=-1, keepdim=False)[1]
  19.         next_word = prob.data[i]        
  20.         # 将找到的下一个单词作为新的符号
  21.         next_symbol = next_word.item()        
  22.     # 返回解码器输入，它包含了生成的符号序列
  23.     dec_outputs = dec_input
  24.     return dec_outputs

2.15 用贪婪解码器生成翻译文本

  1. # 用贪婪解码器生成翻译文本
  2. enc_inputs, dec_inputs, target_batch = corpus.make_batch(batch_size=1, test_batch=True) 
  3. # 使用贪婪解码器生成解码器输入
  4. greedy_dec_input = greedy_decoder(model, enc_inputs, start_symbol=corpus.tgt_vocab['<sos>'])
  5. # 将解码器输入转换为单词序列
  6. greedy_dec_output_words = [corpus.tgt_idx2word[n.item()] for n in greedy_dec_input.squeeze()]
  7. # 打印编码器输入和贪婪解码器生成的文本
  8. enc_inputs_words = [corpus.src_idx2word[code.item()] for code in enc_inputs[0]]
  9. print(enc_inputs_words, '->', greedy_dec_output_words)

 3.结果

        实际测试发现，贪婪解码的效果并不是很好，当然咱们这里只是一个demo，大家还需采取更大的语料进行训练和测试

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