Transformer模型-权重矩阵Wq，Wk，Wv的简明介绍_transformer权重矩阵

作者：空白诗007 | 2024-06-27 16:51:39

踩

transformer权重矩阵

学习transformer模型，计算multiHead attention的时候，权重矩阵Wq，Wk，Wv给我造成了很大的困扰：

1，为啥要需要W*？

2，这个W*是从哪里来的？

搜索了各种信息，消化理解如下：

1，W*权重矩阵就是训练的目的，就是要找到合适的W*（weights）。

2，W* 是函数nn.Linear初始化的，默认为随机数。经过不断地训练，更新，最终获得比较好的结果

还记得马斯克的Grok-1吗？那个权重weights文件300G。

在PyTorch中，训练一个包含nn.Linear层的神经网络涉及几个关键步骤。以下是一个基本的训练流程：

首先，你需要定义你的神经网络模型，这包括使用nn.Linear来创建全连接层。

	`import torch`
	`import torch.nn as nn`

	`class MyModel(nn.Module):`
	`def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):`
	`super(MyModel, self).__init__()`
	`self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) # 第一个全连接层`
	`self.relu = nn.ReLU() # 激活函数`
	`self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size) # 第二个全连接层（输出层）`

	`def forward(self, x):`
	`x = self.fc1(x)`
	`x = self.relu(x)`
	`x = self.fc2(x)`
	`return x`

	`# 实例化模型`
	`input_size = 784 # 假设输入是28x28的图像，展平后为784维`
	`hidden_size = 128 # 隐藏层的大小`
	`output_size = 10 # 假设有10个分类`
	`model = MyModel(input_size, hidden_size, output_size)`

接下来，你需要选择一个合适的损失函数和优化器。损失函数用于衡量模型预测与真实标签之间的差异，而优化器则用于根据损失函数的梯度更新模型的权重。

	`criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 多分类问题常用的损失函数`
	`optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 使用Adam优化器，学习率设为0.001`

你需要准备训练数据集和验证数据集（如果有的话）。这些数据集应该被转换为PyTorch张量，并且通常会被划分为小批量以便进行迭代训练。

	`# 假设你已经有了训练数据和标签`
	`train_data = ...`
	`train_labels = ...`

	`# 转换为张量`
	`train_data = torch.tensor(train_data, dtype=torch.float32)`
	`train_labels = torch.tensor(train_labels, dtype=torch.long)`

现在你可以开始训练循环了。在每个epoch中，你会遍历整个数据集（或其一个子集），进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。

	`num_epochs = 10 # 训练轮数`

	`for epoch in range(num_epochs):`
	`# 将梯度清零，否则梯度会累积`
	`optimizer.zero_grad()`

	`# 前向传播`
	`outputs = model(train_data)`

	`# 计算损失`
	`loss = criterion(outputs, train_labels)`

	`# 反向传播`
	`loss.backward()`

	`# 更新参数`
	`optimizer.step()`

	`# 打印统计信息（可选）`
	`if (epoch+1) % 10 == 0:`
	`print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')`

在训练过程中或训练结束后，你可能还希望验证模型的性能。这通常通过在验证集或测试集上运行模型并计算相关指标（如准确率）来完成。

	`# 假设你也有一个验证集`
	`val_data = ...`
	`val_labels = ...`

	`# 转换为张量`
	`val_data = torch.tensor(val_data, dtype=torch.float32)`
	`val_labels = torch.tensor(val_labels, dtype=torch.long)`

	`# 不需要计算梯度`
	`with torch.no_grad():`
	`val_outputs = model(val_data)`
	`val_loss = criterion(val_outputs, val_labels)`
	`_, predicted = torch.max(val_outputs, 1)`
	`correct = (predicted == val_labels).sum().item()`
	`accuracy = correct / val_labels.size(0)`
	`print(f'Validation Loss: {val_loss.item():.4f}, Accuracy: {accuracy:.4f}')`

这就是训练包含nn.Linear层的神经网络的基本流程。在实际应用中，你可能还需要添加其他组件，如数据加载器、学习率调度器、模型保存

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/空白诗007/article/detail/763102