兰亭集势网站模板,手游充值代理平台,北京市专业网站建设,网站托管服务合同目录 前言 一、背景 传统序列模型的问题 Transformer的动机 二、组成部分 自注意力机制#xff08;Self-Attention#xff09; 编码器和解码器 位置编码 前馈神经网络 三、训练和推理 训练过程 推理过程 四、应用 自然语言处理任务 图像处理和其他领域 BERT和…目录 前言 一、背景 传统序列模型的问题 Transformer的动机 二、组成部分 自注意力机制Self-Attention 编码器和解码器 位置编码 前馈神经网络 三、训练和推理 训练过程 推理过程 四、应用 自然语言处理任务 图像处理和其他领域 BERT和其他变体 五、用python构建transformer的训练脚本 六、总结 前言 Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的深度学习模型。它于2017年由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中首次提出并很快成为了自然语言处理领域的主流模型之一。 一、背景 在介绍Transformer之前让我们先了解一下传统的序列模型存在的问题以及推动Transformer出现的动机。 传统序列模型的问题 传统的序列模型如循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM在处理长序列时存在一些问题 长距离依赖问题Long-Term Dependencies RNN和LSTM等模型在处理长序列时往往会出现梯度消失或梯度爆炸的问题导致难以捕捉到远距离之间的依赖关系。串行计算限制 RNN和LSTM等模型的计算是顺序的无法充分利用并行计算的优势导致训练和推理速度较慢。 Transformer的动机 Transformer的出现解决了传统序列模型的一些问题 自注意力机制Self-Attention Transformer引入了自注意力机制使得模型可以在处理序列时同时关注到所有位置而无需考虑它们的距离从而更好地捕捉上下文信息。并行计算 由于自注意力机制的引入Transformer可以高效地进行并行计算加速了训练和推理过程。位置编码 由于Transformer不具备显式的循环结构或卷积操作因此需要一种方式来提供输入序列中各个元素的位置信息这就引入了位置编码。 二、组成部分 自注意力机制Self-Attention 自注意力机制是Transformer的核心。在自注意力机制中每个输入元素例如词嵌入都与序列中的其他所有元素进行交互以计算每个元素的注意力分数。这些注意力分数用来加权求和其他元素的表示以获得每个元素的上下文表示。自注意力机制可以被形式化地表示为一组查询query、键key和值value的线性映射然后计算注意力分数并将其应用于值以获得最终的输出。 编码器和解码器 Transformer包含编码器和解码器两个部分它们都由多层堆叠的自注意力层和前馈神经网络层组成。编码器负责将输入序列编码为一系列隐藏表示而解码器则将这些隐藏表示解码为输出序列。在训练过程中编码器和解码器都被并行地训练通过最小化损失函数来学习输入序列到输出序列的映射关系。 位置编码 由于Transformer不具备显式的循环结构或卷积操作因此需要一种方式来向模型提供输入序列中各个元素的位置信息。位置编码通过向输入嵌入中添加一些特定的位置信息来实现这一点使模型能够区分不同位置的词汇。通常位置编码使用正弦和余弦函数来生成固定的位置编码向量并将其与输入嵌入相加。 前馈神经网络 Transformer中的前馈神经网络Feed-Forward Neural Network层由两个线性变换和一个非线性激活函数组成通常是ReLU。这个前馈网络在每个位置上独立地作用以提供对每个位置的非线性变换。 三、训练和推理 训练过程 在训练过程中Transformer模型通常使用标准的监督学习方法例如使用交叉熵损失函数和反向传播算法。编码器和解码器分别接收输入序列和目标序列并通过最小化损失函数来优化模型参数。训练过程中可以使用优化器如Adam来更新模型的参数以减小损失函数。 推理过程 在推理阶段使用已经训练好的模型对新的输入序列进行编码和解码。推理时可以使用束搜索Beam Search等技术来生成输出序列以选择最可能的翻译或生成序列。 四、应用 自然语言处理任务 Transformer模型已被广泛用于各种自然语言处理任务包括但不限于 机器翻译文本摘要问答系统语言建模语义理解 图像处理和其他领域 Transformer的思想也被应用到其他领域例如 图像处理用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。音频处理用于语音识别、语音合成和音乐生成等任务。推荐系统用于个性化推荐和内容推荐等任务。 BERT和其他变体 Transformer的一个流行变体是BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers它在预训练阶段使用了Transformer的编码器部分成为了许多自然语言处理任务的先导模型。BERT在文本分类、命名实体识别和语义相似度计算等任务中取得了良好的性能。 五、用python构建transformer的训练脚本 以下是一个简单的用Python实现的Transformer模型训练脚本。这个脚本使用了PyTorch库来构建和训练Transformer模型并以机器翻译任务为例进行演示。请注意这只是一个基本示例实际应用中可能需要根据具体任务进行调整和优化。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader, Dataset# Define Transformer model class Transformer(nn.Module):def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, src_pad_idx, tgt_pad_idx, d_model512, n_heads8, n_encoder_layers6, n_decoder_layers6):super(Transformer, self).__init__()self.encoder Encoder(src_vocab_size, d_model, n_heads, n_encoder_layers)self.decoder Decoder(tgt_vocab_size, d_model, n_heads, n_decoder_layers)self.src_pad_idx src_pad_idxself.tgt_pad_idx tgt_pad_idxdef forward(self, src, tgt):src_mask self.make_src_mask(src)tgt_mask self.make_tgt_mask(tgt)encoder_output self.encoder(src, src_mask)decoder_output self.decoder(tgt, encoder_output, src_mask, tgt_mask)return decoder_outputdef make_src_mask(self, src):src_mask (src ! self.src_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)return src_maskdef make_tgt_mask(self, tgt):tgt_pad_mask (tgt ! self.tgt_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)tgt_len tgt.shape[1]tgt_sub_mask torch.tril(torch.ones((tgt_len, tgt_len), dtypetorch.uint8, devicetgt.device))tgt_mask tgt_pad_mask tgt_sub_maskreturn tgt_maskclass Encoder(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, n_layers):super(Encoder, self).__init__()self.embedding nn.Embedding(vocab_size, d_model)self.pos_encoding PositionalEncoding(d_model)self.layers nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, n_heads) for _ in range(n_layers)])def forward(self, src, src_mask):src_embedded self.embedding(src)src_embedded self.pos_encoding(src_embedded)for layer in self.layers:src_embedded layer(src_embedded, src_mask)return src_embeddedclass EncoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, n_heads):super(EncoderLayer, self).__init__()self.self_attn MultiHeadAttention(d_model, n_heads)self.linear1 nn.Linear(d_model, 4 * d_model)self.linear2 nn.Linear(4 * d_model, d_model)self.norm nn.LayerNorm(d_model)def forward(self, src_embedded, src_mask):attn_output self.self_attn(src_embedded, src_embedded, src_embedded, src_mask)residual1 src_embedded attn_outputnorm1 self.norm(residual1)linear_output self.linear2(F.relu(self.linear1(norm1)))residual2 norm1 linear_outputnorm2 self.norm(residual2)return norm2class MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, d_model, n_heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()self.d_model d_modelself.n_heads n_headsself.head_dim d_model // n_headsassert d_model % n_heads 0, d_model must be divisible by n_headsself.linear_q nn.Linear(d_model, d_model)self.linear_k nn.Linear(d_model, d_model)self.linear_v nn.Linear(d_model, d_model)self.linear_out nn.Linear(d_model, d_model)def forward(self, query, key, value, maskNone):batch_size query.shape[0]Q self.linear_q(query)K self.linear_k(key)V self.linear_v(value)Q Q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)K K.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)V V.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)energy torch.matmul(Q, K.permute(0, 1, 3, 2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtypetorch.float32))if mask is not None:energy energy.masked_fill(mask 0, float(-inf))attention F.softmax(energy, dim-1)x torch.matmul(attention, V)x x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)x self.linear_out(x)return xclass PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, max_len10000):super(PositionalEncoding, self).__init__()pe torch.zeros(max_len, d_model)position torch.arange(0, max_len, dtypetorch.float).unsqueeze(1)div_term torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(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):return x self.pe[:, :x.size(1)].detach()class Decoder(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, n_layers):super(Decoder, self).__init__()self.embedding nn.Embedding(vocab_size, d_model)self.pos_encoding PositionalEncoding(d_model)self.layers nn.ModuleList([DecoderLayer(d_model, n_heads) for _ in range(n_layers)])def forward(self, tgt, encoder_output, src_mask, tgt_mask):tgt_embedded self.embedding(tgt)tgt_embedded self.pos_encoding(tgt_embedded)for layer in self.layers:tgt_embedded layer(tgt_embedded, encoder_output, src_mask, tgt_mask)return tgt_embeddedclass DecoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, n_heads):super(DecoderLayer, self).__init__()self.self_attn MultiHeadAttention(d_model, n_heads)self.src_attn MultiHeadAttention(d_model, n_heads)self.linear1 nn.Linear(d_model, 4 * d_model)self.linear2 nn.Linear(4 * d_model, d_model)self.norm nn.LayerNorm(d_model)def forward(self, tgt_embedded, encoder_output, src_mask, tgt_mask):self_attn_output self.self_attn(tgt_embedded, tgt_embedded, tgt_embedded, tgt_mask)residual1 tgt_embedded self_attn_outputnorm1 self.norm(residual1)src_attn_output self.src_attn(norm1, encoder_output, encoder_output, src_mask)residual2 norm1 src_attn_outputnorm2 self.norm(residual2)linear_output self.linear2(F.relu(self.linear1(norm2)))residual3 norm2 linear_outputnorm3 self.norm(residual3)return norm3# Define dataset and dataloader class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, index):return self.data[index]# Example training function def train(model, train_loader, criterion, optimizer, device):model.train()total_loss 0for src, tgt in train_loader:src, tgt src.to(device), tgt.to(device)optimizer.zero_grad()output model(src, tgt[:, :-1]) # Ignore last token for inputoutput_dim output.shape[-1]output output.contiguous().view(-1, output_dim)tgt tgt[:, 1:].contiguous().view(-1) # Ignore first token for outputloss criterion(output, tgt)loss.backward()optimizer.step()total_loss loss.item()return total_loss / len(train_loader)# Example usage if __name__ __main__:# Example configurationsrc_vocab_size 1000tgt_vocab_size 1000src_pad_idx 0tgt_pad_idx 0d_model 512n_heads 8n_encoder_layers 6n_decoder_layers 6batch_size 64num_epochs 10# Dummy datatrain_data [(torch.randint(1, src_vocab_size, (10,)), torch.randint(1, tgt_vocab_size, (12,))) for _ in range(1000)]dataset MyDataset(train_data)train_loader DataLoader(dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue)# Initialize model, optimizer, and criterionmodel Transformer(src_vocab_size, tgt_vocab_size, src_pad_idx, tgt_pad_idx, d_model, n_heads, n_encoder_layers, n_decoder_layers)optimizer optim.Adam(model.parameters())criterion nn.CrossEntropyLoss(ignore_indextgt_pad_idx)# Train loopdevice torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)model.to(device)for epoch in range(num_epochs):train_loss train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)print(fEpoch {epoch1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f})六、总结 Transformer作为一种强大的序列模型通过引入自注意力机制和并行计算等技术解决了传统序列模型的一些问题并在自然语言处理和其他领域取得了巨大成功。Transformer的应用范围广泛不仅局限于自然语言处理还涉及到图像处理、音频处理和推荐系统等领域。随着Transformer及其变体的不断发展相信它将在更多任务中发挥重要作用并推动人工智能领域的进一步发展。