本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客
原作者：K同学啊
任务详情：
●1. 从整体上把握Transformer模型，明白它是个什么东西，可以干嘛
●2. 读懂Transformer的复现代码（暂时不要过于纠结于某一个点，后面会慢慢讲解的）
- 特别备注：
建议先学习NLP的入门知识和了解Transformer 起源与发展、Transformer算法。
一、Transformer与Seq2Seq
有没有一种神经网络结构直接基于attention构造，并且不再依赖RNN、LSTM或者CNN网络结构了呢？答案便是：Transformer。Seq2Seq和Transformer都是用于处理序列数据的深度学习模型，但它们是两种不同的架构。
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1.Seq2Seq：
○定义： Seq2Seq是一种用于序列到序列任务的模型架构，最初用于机器翻译。这意味着它可以处理输入序列，并生成相应的输出序列。
○结构：Seq2Seq模型通常由两个主要部分组成：编码器和解码器。编码器负责将输入序列编码为固定大小的向量，而解码器则使用此向量生成输出序列。
○问题： 传统的Seq2Seq模型在处理长序列时可能会遇到梯度消失/爆炸等问题，而Transformer模型的提出正是为了解决这些问题。
-
2.Transformer：
○定义： Transformer是一种更现代的深度学习模型，专为处理序列数据而设计，最初用于自然语言处理任务。它不依赖于RNN或CNN等传统结构，而是引入了注意力机制。
○结构：Transformer模型主要由编码器和解码器组成，它们由自注意力层和全连接前馈网络组成。它使用注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，同时通过多头注意力来提高模型的表达能力。
○优势： Transformer的设计使其能够更好地处理长距离依赖关系，同时具有更好的并行性。
在某种程度上，可以将Transformer看作是Seq2Seq的一种演变，Transformer可以执行Seq2Seq任务，并且相对于传统的Seq2Seq模型具有更好的性能和可扩展性。
关于Transformer的历史这里就不赘述了，本文重点从技术层面解析Transformer。
可参考Transformer论文原文：《Attention Is All You Need》
与RNN这类神经网络结构相比，Transformer一个巨大的优点是：模型在处理序列输入时，可以对整个序列输入进行并行计算，不需要按照时间步循环递归处理输入序列。
下图1先便是Transformer整体结构图，与seq2seq模型类似，Transformer模型结构中的左半部分为编码器，右半部分为解码器，下面我们来一步步拆解Transformer。
图1：Transformer模型结构：
二、Transformer宏观结构
Transformer可以看作是seq2seq模型的一种，因此，先从seq2seq的角度对Transformer进行宏观结构的学习。以机器翻译任务为例，先将Transformer看作一个黑盒，黑盒的输入是法语文本序列，输出是英语文本序列。
图2：Transformer黑盒输入和输出：
将上图中的中间部分"THE TRANSFORMER"拆开成seq2seq标准结构，得到下图：左边是编码器分encoders，右边是解码部分decoders。
图3：encoders-decoders：
下面，再将上图中的编码器和解码器细节绘出，得到下图。我们可以看到，编码部分由多层编码器（Encoder）组成。解码部分也是由多层的解码器（Decoder）组成。每层编码器、解码器网络结构是一样的，但是不同层编码器、解码器网络结构不共享参数。
图4：6层编码器和6层解码器：
其中，单层编码器主要由自注意力层（Self-Attention Layer）和全连接前馈网络（Feed Forward Neural Network, FFNN）与组成，如下图所示：
图5：单层编码器：
其中，解码器在编码器的自注意力层和全连接前馈网络中间插入了一个Encoder-Decoder Attention层，这个层帮助解码器聚焦于输入序列最相关的部分。
图6：单层解码器：
总结一下，我们基本了解了Transformer由编码部分和解码部分组成，而编码部分和解码部分又由多个网络结构相同的编码层和解码层组成。每个编码层由自注意力层和全连接前馈网络组成，每个解码层由自注意力层、全连接前馈网络和encoder-decoder attention组成。
三、复现Transformer
先导入相关库和指定设备
python
import torch
import torch.nn as nn
import math
# 指定设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")- 多头注意力机制
python
class MultiHeadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim, n_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.hid_dim = hid_dim
self.n_heads = n_heads
# 强制 hid_dim 必须整除 h
assert hid_dim % n_heads == 0
# 定义 W_q 矩阵
self.w_q = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
# 定义 W_k 矩阵
self.w_k = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
# 定义 W_v 矩阵
self.w_v = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
self.fc = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
# 缩放
self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim // n_heads]))
def forward(self, query, key, value, mask=None):
# 注意 Q，K，V的在句子长度这一个维度的数值可以一样，可以不一样。
# K: [64,10,300], 假设batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
# V: [64,10,300], 假设batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
# Q: [64,12,300], 假设batch_size 为 64，有 12 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
bsz = query.shape[0]
Q = self.w_q(query)
K = self.w_k(key)
V = self.w_v(value)
# 这里把 K Q V 矩阵拆分为多组注意力
# 最后一维就是是用 self.hid_dim // self.n_heads 来得到的，表示每组注意力的向量长度, 每个 head 的向量长度是：300/6=50
# 64 表示 batch size，6 表示有 6组注意力，10 表示有 10 词，50 表示每组注意力的词的向量长度
# K: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
# V: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
# Q: [64,12,300] 拆分多组注意力 -> [64,12,6,50] 转置得到 -> [64,6,12,50]
# 转置是为了把注意力的数量 6 放到前面，把 10 和 50 放到后面，方便下面计算
Q = Q.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
K = K.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
V = V.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
# 第 1 步：Q 乘以 K的转置，除以scale
# [64,6,12,50] * [64,6,50,10] = [64,6,12,10]
# attention：[64,6,12,10]
attention = torch.matmul(Q, K.permute(0, 1, 3, 2)) / self.scale
# 如果 mask 不为空，那么就把 mask 为 0 的位置的 attention 分数设置为 -1e10，这里用"0"来指示哪些位置的词向量不能被attention到，比如padding位置，当然也可以用"1"或者其他数字来指示，主要设计下面2行代码的改动。
if mask is not None:
attention = attention.masked_fill(mask == 0, -1e10)
# 第 2 步：计算上一步结果的 softmax，再经过 dropout，得到 attention。
# 注意，这里是对最后一维做 softmax，也就是在输入序列的维度做 softmax
# attention: [64,6,12,10]
attention = torch.softmax(attention, dim=-1)
# 第三步，attention结果与V相乘，得到多头注意力的结果
# [64,6,12,10] * [64,6,10,50] = [64,6,12,50]
# x: [64,6,12,50]
x = torch.matmul(attention, V)
# 因为 query 有 12 个词，所以把 12 放到前面，把 50 和 6 放到后面，方便下面拼接多组的结果
# x: [64,6,12,50] 转置-> [64,12,6,50]
x = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
# 这里的矩阵转换就是：把多组注意力的结果拼接起来
# 最终结果就是 [64,12,300]
# x: [64,12,6,50] -> [64,12,300]
x = x.view(bsz, -1, self.n_heads * (self.hid_dim // self.n_heads))
x = self.fc(x)
return x- 前馈传播
python
class Feedforward(nn.Module):
def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
super(Feedforward, self).__init__()
# 两层线性映射和激活函数ReLU
self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
def forward(self, x):
x = torch.nn.functional.relu(self.linear1(x))
x = self.dropout(x)
x = self.linear2(x)
return x- 位置编码
python
class PositionalEncoding(nn.Module):
"实现位置编码"
def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
# 初始化Shape为(max_len, d_model)的PE (positional encoding)
pe = torch.zeros(max_len, d_model).to(device)
# 初始化一个tensor [[0, 1, 2, 3, ...]]
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
# 这里就是sin和cos括号中的内容，通过e和ln进行了变换
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) # 计算PE(pos, 2i)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) # 计算PE(pos, 2i+1)
pe = pe.unsqueeze(0) # 为了方便计算，在最外面在unsqueeze出一个batch
# 如果一个参数不参与梯度下降，但又希望保存model的时候将其保存下来
# 这个时候就可以用register_buffer
self.register_buffer("pe", pe)
def forward(self, x):
"""
x 为embedding后的inputs，例如(1,7, 128)，batch size为1,7个单词，单词维度为128
"""
# 将x和positional encoding相加。
x = x + self.pe[:, :x.size(1)].requires_grad_(False)
return self.dropout(x)- 编码层
python
class EncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, d_model, n_heads, d_ff, dropout=0.1):
super(EncoderLayer, self).__init__()
# 编码器层包含自注意力机制和前馈神经网络
self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, n_heads)
self.feedforward = Feedforward(d_model, d_ff, dropout)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x, mask):
# 自注意力机制
attn_output = self.self_attn(x, x, x, mask)
x = x + self.dropout(attn_output)
x = self.norm1(x)
# 前馈神经网络
ff_output = self.feedforward(x)
x = x + self.dropout(ff_output)
x = self.norm2(x)
return x- 解码层
python
class DecoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, d_model, n_heads, d_ff, dropout=0.1):
super(DecoderLayer, self).__init__()
# 解码器层包含自注意力机制、编码器-解码器注意力机制和前馈神经网络
self.self_attn = MultiHeadAttention(d_model, n_heads)
self.enc_attn = MultiHeadAttention(d_model, n_heads)
self.feedforward = Feedforward(d_model, d_ff, dropout)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x, enc_output, self_mask, context_mask):
# 自注意力机制
attn_output = self.self_attn(x, x, x, self_mask)
x = x + self.dropout(attn_output)
x = self.norm1(x)
# 编码器-解码器注意力机制
attn_output = self.enc_attn(x, enc_output, enc_output, context_mask)
x = x + self.dropout(attn_output)
x = self.norm2(x)
# 前馈神经网络
ff_output = self.feedforward(x)
x = x + self.dropout(ff_output)
x = self.norm3(x)
return x- Transformer模型
python
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, d_model, n_heads, n_encoder_layers, n_decoder_layers, d_ff, dropout=0.1):
super(Transformer, self).__init__()
# Transformer 模型包含词嵌入、位置编码、编码器和解码器
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
self.positional_encoding = PositionalEncoding(d_model,dropout)
self.encoder_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, n_heads, d_ff, dropout) for _ in range(n_encoder_layers)])
self.decoder_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(d_model, n_heads, d_ff, dropout) for _ in range(n_decoder_layers)])
self.fc_out = nn.Linear(d_model, vocab_size)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, src, trg, src_mask, trg_mask):
# 词嵌入和位置编码
src = self.embedding(src)
src = self.positional_encoding(src)
trg = self.embedding(trg)
trg = self.positional_encoding(trg)
# 编码器
for layer in self.encoder_layers:
src = layer(src, src_mask)
# 解码器
for layer in self.decoder_layers:
trg = layer(trg, src, trg_mask, src_mask)
# 输出层
output = self.fc_out(trg)
return output- 使用示例
python
# 使用示例
vocab_size = 10000 # 假设词汇表大小为10000
d_model = 512
n_heads = 8
n_encoder_layers = 6
n_decoder_layers = 6
d_ff = 2048
dropout = 0.1
transformer_model = Transformer(vocab_size, d_model, n_heads, n_encoder_layers, n_decoder_layers, d_ff, dropout)
# 定义输入，这里的输入是假设的，需要根据实际情况修改
src = torch.randint(0, vocab_size, (32, 10)) # 源语言句子
trg = torch.randint(0, vocab_size, (32, 20)) # 目标语言句子
src_mask = (src != 0).unsqueeze(1).unsqueeze(2) # 掩码，用于屏蔽填充的位置
trg_mask = (trg != 0).unsqueeze(1).unsqueeze(2) # 掩码，用于屏蔽填充的位置
# 模型前向传播
output = transformer_model(src, trg, src_mask, trg_mask)
print(output.shape)代码结果输出：
python
torch.Size([32, 20, 10000])代码通过模型进行前向传播，并打印输出的形状。根据Transformer模型的设计，上面输出的形状应该是(batch_size, trg_seq_len, vocab_size)，在这个例子中是(32, 20, 10000)。这表示对于每个批次中的32个样本的每个位置，模型都会输出一个10000维的向量，向量表示每个词汇的分数或概率。