Transformer模型及代码介绍_transformer模型原理及其代码

作者：羊村懒王 | 2024-04-06 04:43:29

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transformer模型原理及其代码

Transformer模型及代码介绍

Transformer是一种深度学习模型架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，并且在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大的成功。它引入了自注意力机制（Self-Attention）的概念，可以在处理序列数据时捕捉不同位置之间的依赖关系，而无需使用传统的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是Transformer模型的一些关键要点和组件：

自注意力机制（Self-Attention）：Transformer中最重要的组件之一，允许模型在输入序列中的不同位置之间进行关联和交互。自注意力机制通过计算每个输入位置与所有其他位置之间的相关性权重，从而动态地为每个位置分配不同的注意力权重。这有助于处理长距离依赖和捕捉输入序列的上下文信息。
多头注意力（Multi-Head Attention）：Transformer模型通常包含多个并行的自注意力头，每个头学习不同的关注权重。这允许模型在不同的抽象层次上捕捉输入序列的特征。
位置编码（Positional Encoding）：由于Transformer没有内置的位置信息，位置编码被添加到输入嵌入中，以表示单词或令牌的位置。这允许模型区分不同位置的令牌。
编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）：Transformer广泛用于序列到序列的任务，例如机器翻译。在这种情况下，模型通常包含编码器和解码器两个部分。编码器负责将输入序列编码为上下文信息，而解码器则使用该信息生成输出序列。
堆叠层（Stacked Layers）：Transformer模型通常包含多个相同的层堆叠在一起，每个层都包含自注意力和前馈神经网络。层的堆叠使模型能够学习复杂的特征表示。
残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）：这些技术有助于加速训练和改善模型的性能稳定性。
遮挡（Masking）：在训练Transformer模型时，需要使用遮挡来防止未来信息泄漏。在自注意力中，不应该考虑到当前位置之后的信息，因此通过将未来位置的掩码置为负无穷来实现这一目标。

Transformer模型已经被广泛应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、语言建模、文本分类等。它也可以用于其他序列数据的处理，如音频、时间序列等领域，使其成为深度学习领域的一个重要里程碑和基础架构。

1. Transformer模型

transformer模型结构
模型分为Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两部分。
其中编码器由N个相同的层堆叠在一起，每一层又有两个子层。第一个子层是一个Multi-Head Attention(多头的自注意机制)，第二个子层是一个简单的Feed Forward(全连接前馈网络)。两个子层都添加了一个residual+layer normalization的操作。
模型的解码器同样是堆叠了N个相同的层，不过和编码器中每层的结构稍有不同。对于解码器的每一层，除了编码器中的两个子层Multi-Head Attention和Feed Forward，解码器还包含一个子层Masked Multi-Head Attention，如图中所示每个子层同样也用了residual以及layer normalization。
模型的输入由Input Embedding和Positional Encoding(位置编码)两部分组合而成，模型的输出由Decoder的输出简单的经过softmax得到。

2.模型输入

输入部分包含两个模块，Embedding和Positional。

2.1 Embedding层

作用：将某种格式数据转变为模型可以处理的向量表示，来描述原始数据所包含的信息。
代码如下：

class Embeddings(nn.Module):
    """
    类的初始化函数
    d_model：指词嵌入的维度
    vocab:指词表的大小
    """
    def __init__(self, d_model, vocab):
        super(Embeddings, self).__init__()
        #之后就是调用nn中的预定义层Embedding，获得一个词嵌入对象self.lut
        self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model)
        #最后就是将d_model传入类中
        self.d_model =d_model
        
    def forward(self, x):
        """
        Embedding层的前向传播逻辑
        参数x：这里代表输入给模型的单词文本通过词表映射后的one-hot向量
        将x传给self.lut并与根号下self.d_model相乘作为结果返回
        """
        embedds = self.lut(x)
        return embedds * math.sqrt(self.d_model)
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2.2 Positional Encoding层

Positional Encodding位置编码的作用是为模型提供当前时间步的前后出现顺序的信息。
代码如下：

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
        """
        位置编码器类的初始化函数，共有三个参数，分别是
        d_model：词嵌入维度
        dropout: dropout触发比率
        max_len：每个句子的最大长度
        """
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        # Compute the positional encodings
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *-(math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)
        
    def forward(self, x):
        x = x + Variable(self.pe[:, :x.size(1)], requires_grad=False)
        return self.dropout(x)
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3.编码器Encoder

编码器作用是用于对输入进行特征提取，为解码环节提供有效的语义信息
编码器由N个编码器层简单堆叠而成，代码如下：

# 定义一个clones函数，来更方便的将某个结构复制若干份
def clones(module, N):
    "Produce N identical layers."
    return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)])
    
class Encoder(nn.Module):
    """
    Encoder
    The encoder is composed of a stack of N=6 identical layers.
    """
    def __init__(self, layer, N):
        super(Encoder, self).__init__()
        # 调用时会将编码器层传进来，我们简单克隆N分，叠加在一起，组成完整的Encoder
        self.layers = clones(layer, N)
        self.norm = LayerNorm(layer.size)
    def forward(self, x, mask):
        "Pass the input (and mask) through each layer in turn."
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, mask)
        return self.norm(x)
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3.1 编码器层

每个编码器层由两个子层连接结构组成：
第一个子层包括一个多头自注意力层和规范化层以及一个残差连接；第二个子层包括一个前馈全连接层和规范化层以及一个残差连接；

class SublayerConnection(nn.Module):""" 
    实现子层连接结构的类
    """
    def __init__(self, size, dropout):
        super(SublayerConnection, self).__init__()
        self.norm = LayerNorm(size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    def forward(self, x, sublayer):
        # 原paper的方案
        sublayer_out = sublayer(x)
        x_norm = self.norm(x + self.dropout(sublayer_out))

        return x_norm
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构建EncoderLayer类：

class EncoderLayer(nn.Module):
    "EncoderLayer is made up of two sublayer: self-attn and feed forward"                                                                                                         
    def __init__(self, size, self_attn, feed_forward, dropout):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = self_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 2)
        self.size = size   
        # embedding's dimention of model, 默认512
    def forward(self, x, mask):
        # attention sub layer
        x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask))
        # feed forward sub layer
        z = self.sublayer[1](x, self.feed_forward)
        
        return z
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3.2注意力机制

需要三个指定的输入Q（query），K（key），V（value），然后通过下面公式得到注意力的计算结果。
注意力公式
计算流程如下：

可以这么简单的理解，当前时间步的注意力计算结果，是一个组系数 * 每个时间步的特征向量value的累加，而这个系数，通过当前时间步的query和其他时间步对应的key做内积得到，这个过程相当于用自己的query对别的时间步的key做查询，判断相似度，决定以多大的比例将对应时间步的信息继承过来。
代码如下：

def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
    "Compute 'Scaled Dot Product Attention'"
    #首先取query的最后一维的大小，对应词嵌入维度d_k = query.size(-1)
    #按照注意力公式，将query与key的转置相乘，这里面key是将最后两个维度进行转置，再除以缩放系数得到注意力得分张量scores
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)
    #接着判断是否使用掩码张量
    if mask is not None:
        #使用tensor的masked_fill方法，将掩码张量和scores张量每个位置一一比较，如果掩码张量则对应的scores张量用-1e9这个置来替换
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
     #对scores的最后一维进行softmax操作，使用F.softmax方法，这样获得最终的注意力张量
     p_attn = F.softmax(scores, dim = -1)
     #之后判断是否使用dropout进行随机置0
     if dropout is not None:
         p_attn = dropout(p_attn)
     #最后，根据公式将p_attn与value张量相乘获得最终的query注意力表示，同时返回注意力张量
     return torch.matmul(p_attn, value), p_attn
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3.3 多头注意力机制

可以理解为将多个注意力机制组合在一起，如下图所示

多头注意力机制的作用：这种结构设计能让每个注意力机制去优化每个词汇的不同特征部分，从而均衡同一种注意力机制可能产生的偏差，让词义拥有来自更多元表达，实验表明可以从而提升模型效果。

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
        #在类的初始化时，会传入三个参数，h代表头数，d_model代表词嵌入的维度，dropout代表进行dropout操作时置0比率，默认是0.1
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        #在函数中，首先使用了一个测试中常用的assert语句，判断h是否能被d_model整除，这是因为我们之后要给每个头分配等量的词特征，也就是embedding_dim/head个
        assert d_model % h == 0
        #得到每个头获得的分割词向量维度d_k
        self.d_k = d_model // h
        #传入头数h
        self.h = h
        #创建linear层，通过nn的Linear实例化，它的内部变换矩阵是embedding_dim x embedding_dim，然后使用，为什么是四个呢，这是因为在多头注意力中，Q,K,V各需要一个，最后拼接的矩阵还需要一个，因此一共是四个
        self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
        #self.attn为None，它代表最后得到的注意力张量，现在还没有结果所以为None
        self.attn = Noneself.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        #前向逻辑函数，它输入参数有四个，前三个就是注意力机制需要的Q,K,V，最后一个是注意力机制中可能需要的mask掩码张量，默认是None
        if mask is not None:
            # Same mask applied to all h heads.
            #使用unsqueeze扩展维度，代表多头中的第n头
            mask = mask.unsqueeze(1)
        #接着，我们获得一个batch_size的变量，他是query尺寸的第1个数字，代表有多少条样本
        nbatches = query.size(0)
        # 1) Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k 
        # 首先利用zip将输入QKV与三个线性层组到一起，然后利用for循环，将输入QKV分别传到线性层中，做完线性变换后，开始为每个头分割输入，这里使用view方法对线性变换的结构进行维度重塑，多加了一个维度h代表头，这样就意味着每个头可以获得一部分词特征组成的句子，其中的-1代表自适应维度，计算机会根据这种变换自动计算这里的值，然后对第二维和第三维进行转置操作，为了让代表句子长度维度和词向量维度能够相邻，这样注意力机制才能找到词义与句子位置的关系，从attention函数中可以看到，利用的是原始输入的倒数第一和第二维，这样我们就得到了每个头的输入
        query, key, value = [l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2) for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))]
        # 2) Apply attention on all the projected vectors in batch.
        # 得到每个头的输入后，接下来就是将他们传入到attention中，这里直接调用我们之前实现的attention函数，同时也将mask和dropout传入其中
        x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask, dropout=self.dropout)
        # 3) "Concat" using a view and apply a final linear. 
        # 通过多头注意力计算后，我们就得到了每个头计算结果组成的4维张量，我们需要将其转换为输入的形状以方便后续的计算，因此这里开始进行第一步处理环节的逆操作，先对第二和第三维进行转置，然后使用contiguous方法。这个方法的作用就是能够让转置后的张量应用view方法，否则将无法直接使用，所以，下一步就是使用view重塑形状，变成和输入形状相同。  
        x = x.transpose(1, 2).contiguous().view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
        #最后使用线性层列表中的最后一个线性变换得到最终的多头注意力结构的输出
        return self.linears[-1](x)
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3.4 前馈神经网络

EncoderLayer中另一个核心的子层是 Feed Forward Layer，在进行了Attention操作之后，encoder和decoder中的每一层都包含了一个全连接前向网络，对每个position的向量分别进行相同的操作，包括两个线性变换和一个ReLU激活输出：
[图片]
Feed Forward Layer 其实就是简单的由两个前向全连接层组成，核心在于，Attention模块每个时间步的输出都整合了所有时间步的信息，而Feed Forward Layer每个时间步只是对自己的特征的一个进一步整合，与其它时间步无关。
代码如下：

class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
    #初始化函数有三个输入参数分别是d_model，d_ff，和dropout=0.1，第一个是线性层的输入维度也是第二个线性层的输出维度，因为我们希望输入通过前馈全连接层后输入和输出的维度不变，第二个参数d_ff就是第二个线性层的输入维度和第一个线性层的输出，最后一个是dropout置0比率。
        super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
        self.w_1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.w_2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    def forward(self, x):
    #输入参数为x，代表来自上一层的输出，首先经过第一个线性层，然后使用F中的relu函数进行激活，之后再使用dropout进行随机置0，最后通过第二个线性层w2，返回最终结果
        return self.w_2(self.dropout(F.relu(self.w_1(x))))
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3.5 LayerNorm层

规范化层的作用：它是所有深层网络模型都需要的标准网络层，因为随着网络层数的增加，通过多层的计算后输出可能开始出现过大或过小的情况，这样可能会导致学习过程出现异常，模型可能收敛非常慢。因此都会在一定层后接规范化层进行数值的规范化，使其特征数值在合理范围内。

class LayerNorm(nn.Module):
"Construct a layernorm module (See citation for details)."
    def __init__(self, feature_size, eps=1e-6):
    #初始化函数有两个参数，一个是features,表示词嵌入的维度,另一个是eps它是一个足够小的数，在规范化公式的分母中出现,防止分母为0，默认是1e-6。
        super(LayerNorm, self).__init__()
        #根据features的形状初始化两个参数张量a2，和b2，第一初始化为1张量，也就是里面的元素都是1，第二个初始化为0张量，也就是里面的元素都是0，这两个张量就是规范化层的参数。因为直接对上一层得到的结果做规范化公式计算，将改变结果的正常表征，因此就需要有参数作为调节因子，使其即能满足规范化要求，又能不改变针对目标的表征，最后使用nn.parameter封装，代表他们是模型的参数
        self.a_2 = nn.Parameter(torch.ones(feature_size))
        self.b_2 = nn.Parameter(torch.zeros(feature_size))
        #把eps传到类中
        self.eps = eps
    def forward(self, x):
        #输入参数x代表来自上一层的输出，在函数中，首先对输入变量x求其最后一个维度的均值，并保持输出维度与输入维度一致，接着再求最后一个维度的标准差，然后就是根据规范化公式，用x减去均值除以标准差获得规范化的结果。
        #最后对结果乘以我们的缩放参数，即a2,*号代表同型点乘，即对应位置进行乘法操作，加上位移参b2，返回即可
        mean = x.mean(-1, keepdim=True)
        std = x.std(-1, keepdim=True)
        return self.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2
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4.解码器Decoder

解码器与编码器类似，多一个Masked Multi-Head Attention
解码器代码如下：

#使用类Decoder来实现解码器
class Decoder(nn.Module):
    "Generic N layer decoder with masking."
    def __init__(self, layer, N):
        #初始化函数的参数有两个，第一个就是解码器层layer，第二个是解码器层的个数N
        super(Decoder, self).__init__()
        #首先使用clones方法克隆了N个layer，然后实例化一个规范化层，因为数据走过了所有的解码器层后最后要做规范化处理。
        self.layers = clones(layer, N)
        self.norm = LayerNorm(layer.size)
        
    def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
        #forward函数中的参数有4个，x代表目标数据的嵌入表示，memory是编码器层的输出，source_mask，target_mask代表源数据和目标数据的掩码张量，然后就是对每个层进行循环，当然这个循环就是变量x通过每一个层的处理，得出最后的结果，再进行一次规范化返回即可。
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, memory, src_mask, tgt_mask)
        return self.norm(x)
        
#使用DecoderLayer的类实现解码器层
class DecoderLayer(nn.Module):
    "Decoder is made of self-attn, src-attn, and feed forward (defined below)"
    def __init__(self, size, self_attn, src_attn, feed_forward, dropout):
        #初始化函数的参数有5个，分别是size，代表词嵌入的维度大小，同时也代表解码器的尺寸，第二个是self_attn，多头自注意力对象，也就是说这个注意力机制需要Q=K=V，第三个是src_attn,多头注意力对象，这里Q!=K=V，第四个是前馈全连接层对象，最后就是dropout置0比率
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.size = size
        self.self_attn = self_attn
        self.src_attn = src_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        #按照结构图使用clones函数克隆三个子层连接对象
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 3)
        
    def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
        #forward函数中的参数有4个，分别是来自上一层的输入x，来自编码器层的语义存储变量memory，以及源数据掩码张量和目标数据掩码张量，将memory表示成m之后方便使用。"Follow Figure 1 (right) for connections."m = memory#将x传入第一个子层结构，第一个子层结构的输入分别是x和self-attn函数，因为是自注意力机制，所以Q,K,V都是x，最后一个参数时目标数据掩码张量，这时要对目标数据进行遮掩，因为此时模型可能还没有生成任何目标数据。
        #比如在解码器准备生成第一个字符或词汇时，我们其实已经传入了第一个字符以便计算损失，但是我们不希望在生成第一个字符时模型能利用这个信息，因此我们会将其遮掩，同样生成第二个字符或词汇时，模型只能使用第一个字符或词汇信息，第二个字符以及之后的信息都不允许被模型使用。x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask))#接着进入第二个子层，这个子层中常规的注意力机制，q是输入x;k,v是编码层输出memory，同样也传入source_mask，但是进行源数据遮掩的原因并非是抑制信息泄露，而是遮蔽掉对结果没有意义的padding。
        x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask))
        #最后一个子层就是前馈全连接子层，经过它的处理后就可以返回结果，这就是我们的解码器结构
        return self.sublayer[2](x, self.feed_forward)
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5.模型输出

输出部分：线性层 + Softmax层

#将线性层和softmax计算层一起实现，因为二者的共同目标是生成最后的结构
#因此把类的名字叫做Generator，生成器类
class Generator(nn.Module):
    "Define standard linear + softmax generation step."
    def __init__(self, d_model, vocab):
        #初始化函数的输入参数有两个，d_model代表词嵌入维度，vocab.size代表词表大小
        super(Generator, self).__init__()
        #首先就是使用nn中的预定义线性层进行实例化，得到一个对象self.proj等待使用
        #这个线性层的参数有两个，就是初始化函数传进来的两个参数：d_model，vocab_size
        self.proj = nn.Linear(d_model, vocab)
    def forward(self, x):
        #前向逻辑函数中输入是上一层的输出张量x,在函数中，首先使用上一步得到的self.proj对x进行线性变化,然后使用F中已经实现的log_softmax进行softmax处理。
        return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1)
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6.构建模型

# Model Architecture
#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构
class EncoderDecoder(nn.Module):
    """
    A standard Encoder-Decoder architecture. 
    Base for this and many other models.
    """
    def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
    #初始化函数中有5个参数，分别是编码器对象，解码器对象,源数据嵌入函数，目标数据嵌入函数，以及输出部分的类别生成器对象.
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.src_embed = src_embed  # input embedding module(input embedding + positional encode)
        self.tgt_embed = tgt_embed  # ouput embedding module
        self.generator = generator  # output generation module
        
     def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
         "Take in and process masked src and target sequences."
         #在forward函数中，有四个参数，source代表源数据，target代表目标数据,source_mask和target_mask代表对应的掩码张量,在函数中，将source source_mask传入编码函数，得到结果后与source_mask target 和target_mask一同传给解码函数
         memory = self.encode(src, src_mask)
         res = self.decode(memory, src_mask, tgt, tgt_mask)
         return res
         
     def encode(self, src, src_mask):
         #编码函数，以source和source_mask为参数,使用src_embed对source做处理，然后和source_mask一起传给self.encoder
         src_embedds = self.src_embed(src)
         return self.encoder(src_embedds, src_mask)
         
     def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):
         #解码函数，以memory即编码器的输出，source_mask target target_mask为参数,使用tgt_embed对target做处理，然后和source_mask,target_mask,memory一起传给self.decoder
         target_embedds = self.tgt_embed(tgt)
         return self.decoder(target_embedds, memory, src_mask, tgt_mask)
         
         
 # Full Model
 def make_model(src_vocab, tgt_vocab, N=6, d_model=512, d_ff=2048, h=8, dropout=0.1):
    """
    构建模型
    params:
        N: 编码器和解码器堆叠基础模块的个数
        d_model: 模型中embedding的size，默认512
        d_ff: FeedForward Layer层中embedding的size，默认2048
        h: MultiHeadAttention中多头的个数，必须被d_model整除
        dropout:
    """
    c = copy.deepcopy
    attn = MultiHeadedAttention(h, d_model)
    ff = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff, dropout)
    position = PositionalEncoding(d_model, dropout)
    model = EncoderDecoder(
                   Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N),
                   Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout), N),
                   nn.Sequential(Embeddings(d_model, src_vocab), c(position)),
                   nn.Sequential(Embeddings(d_model, tgt_vocab), c(position)),
                   Generator(d_model, tgt_vocab))
     # This was important from their code. 
     # Initialize parameters with Glorot / fan_avg.for p in model.parameters():
    if p.dim() > 1:
        nn.init.xavier_uniform_(p)
    return model
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