pytorch transformer 介绍

最新推荐文章于 2025-08-03 16:05:01 发布
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本文深入探讨Transformer模型中的位置编码机制，解释其如何弥补RNN在处理时间序列数据上的优势，通过使用sine和cosine函数直接计算或学习position embedding来加入相对位置信息，最终选择三角函数方法并阐述其两大优点。

http://pytorch123.com/FifthSection/Translation_S2S_Network/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44121378

1.3 Positional Encoding

除了主要的Encoder和Decoder，还有数据预处理的部分。Transformer抛弃了RNN，而RNN最大的优点就是在时间序列上对数据的抽象，所以文章中作者提出两种Positional Encoding的方法，将encoding后的数据与embedding数据求和，加入了相对位置信息。

这里作者提到了两种方法：

  1. 用不同频率的sine和cosine函数直接计算
  2. 学习出一份positional embedding（参考文献）

经过实验发现两者的结果一样，所以最后选择了第一种方法，公式如下：

[å¬å¼]

[公式]

作者提到，方法1的好处有两点：

  1. 任意位置的 [公式] 都可以被 [公式] 的线性函数表示，三角函数特性复习下：

[公式]

[公式]

2. 如果是学习到的positional embedding，（个人认为，没看论文）会像词向量一样受限于词典大小。也就是只能学习到“位置2对应的向量是(1,1,1,2)”这样的表示。所以用三角公式明显不受序列长度的限制，也就是可以对 比所遇到序列的更长的序列 进行表示。

PyTorch生成式人工智能（24）——使用PyTorch构建Transformer模型
盼小辉丶的博客
08-03 6313
相较于传统模型，如循环神经网络 (RNN)，Transformer 的优势在于能够理解输入和输出序列中元素之间的关系，在大语言模型 (如 ChatGPT 和 DeepSeek) 的发展中起到了关键作用，为了从零开始构建 Transformer，首先探讨自注意力机制，包括查询 (query)、键 (key) 和值 (value) 向量，以及缩放点积注意力 (SDPA)。将层归一化和残差连接集成到多头注意力层中，并与前馈层结合，构建编码器层，堆叠编码器层构建编码器，还将实现 Transformer 中的解码器。
PyTorch实战（9）——从零开始实现Transformer
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盼小辉丶的博客
10-20 5737
在本节中，我们探讨了以注意力机制为核心的 Transformer 模型(在多项序列任务中超越所有循环模型)，并使用 PyTorch 构建了一个 Transformer 模型，用于语言建模任务。详细探讨了 Transformer 架构以及使用 PyTorch 进行实现的方法，并使用 Penn Treebank 数据集和 torchtext 加载和处理数据集。然后，训练 Transformer 模型 ，并在测试集上对其进行了评估。
用Pytorch实现Transformer
04-04
用Python实现Transformer,How to code The Transformer in Pytorch ,Samuel Lynn‑Evans。
Pytorch Transformer
负负得正的博客
06-14 7031
环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 查看函数详解。数学语言表达：bbb：表示一个 batch 有多少句子，nnn：表示句子有多少个单词，ddd 表示每个单词向量的维度训练时：Decoder 第一个带掩码的多头注意力的 K，V，来自本身的 Q，第二个多头注意力的 K，V 来自 Encoder 预测时：K，V 来自 Decoder 的上一时刻的输出作为 K，V 2.1 多头注意力 使多个头并行（为了省
PyTorch中实现Transformer模型
2401_85327249的博客
06-20 940
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术的时候，首先需要明确一个目标，然后制定好完整的计划，同时找到好的学习方法，这样才能更快的提升自己。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费。
pytorch实现transformer
m0_61688615的博客
02-19 4446
pytorch实现transfomer，详细。小白入门向。
Pytorch搭建Transformer
whaosoft143ai的博客
08-02 4279
下面，我们会像搭积木建城堡那样从低往高地构建Transformer模型。先构建6个基础组件：多头注意力、前馈网络、层归一化、残差连接、单词嵌入、位置编码。类似用最基础的积木块搭建了 墙壁，屋顶，篱笆，厅柱，大门，窗户 这样的模块。然后用这6个基础组件构建了3个中间成品: 编码器，解码器，产生器。类似用基础组件构建了城堡的主楼，塔楼，花园。最后用这3个中间成品组装成Tranformer完整模型。类似用主楼，塔楼，花园这样的中间成品拼凑出一座完整美丽的城堡。whaosoft aiot http://143ai.
PyTorch中Transformer 模型介绍
qq_27390023的博客
10-22 1460
nhead=8,d_model：表示输入序列的特征维度。通常是嵌入向量的维度。nhead：多头注意力机制中的头数，通常是d_model可以被整除的值。：编码器层的数量。：解码器层的数量。：前馈神经网络中的隐藏层维度。dropout：dropout 概率，用于防止过拟合。activation：前馈层中的激活函数，默认是relu。PyTorch 中的模型包含了完整的编码器-解码器架构。模型基于多头自注意力机制和前馈神经网络，结合位置编码来处理序列任务。通过自定义掩码，
PyTorch深度学习实战（47）——使用PyTorch构建Transformer模型
盼小辉丶的博客
08-03 6272
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PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译
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**PyTorch实现基于Transformer的神经机器翻译** 神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）是一种使用深度学习模型进行翻译的技术，它替代了传统的基于短语或词典的统计机器翻译方法。Transformer模型是NMT...
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PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了灵活的接口来构建和训练神经网络，包括Transformer模型。以下是对基于PyTorch实现Transformer模型的最简洁方式源码的详细解析。 首先，Transformer模型主要由以下几个...
Pytorch编写Transformer
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本文参考自在学习了图解Transformer以后，需要用Pytorch编写Transformer，下面是写代码的过程中的总结，结构根据图解Transformer进行说明。
pytorch 实现transformer
qq_40206371的博客
06-18 7369
transformer理论部分见机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-优快云博客 1 导入库
PyTorch 构建 Transformer 模型
qq_25502783的博客
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多头注意力通过多个"注意力头"计算序列中每对位置之间的关系，能够捕捉输入序列的不同特征和模式。MultiHeadAttention 类封装了 Transformer 模型中常用的多头注意力机制，负责将输入拆分成多个注意力头，对每个注意力头施加注意力，然后将结果组合起来，这样模型就可以在不同尺度上捕捉输入数据中的各种关系，提高模型的表达能力。
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Transformer 在之前的章节中，我们已经介绍了主流的神经网络架构如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。让我们进行一些回顾： CNNs 易于并行化，却不适合捕捉变长序列内的依赖关系。 RNNs 适合捕捉长距离变长序列的依赖，但是却难以实现并行化处理序列。 为了整合CNN和RNN的优势，[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transfo...
Transformer 模型的 PyTorch 实现
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本文由罗周杨原创，转载请注明作者和出处。未经授权，不得用于商业用途。 Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简！该论文提出了Transformer模型，完全基于Attention mechanism，抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图，一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型。 Trans...
Transformer - PyTorch
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02-08 3885
文章目录一、模型1.基于位置的前馈神经网络2.残差连接和层归一化二、编码器三、解码器四、训练和预测 一、模型 Transformer模型是完全基于注意力机制，所以在学习Transformer之前要知道什么是注意力，自注意力，以及多头注意力，此外还需知道位置编码是什么。可以看注意力机制相关知识点这篇博客后再学习Transformer，会发现Transformer和以往的RNN在模型架构有很多相似之处。 Transformer是由编码器和解码器组成的。与注意力机制相关知识点中基于注意力实现的Seq2Seq相比
PyTorch 基础学习（10）- Transformer
花千树的专栏
08-17 2442
本教程详细介绍了如何使用PyTorch实现一个基于Transformer的机器翻译模型。首先，简要介绍了Transformer模型的基本原理，包括自注意力机制、多头注意力机制、前馈神经网络、以及残差连接与层归一化。随后，教程通过实际代码示例，展示了如何定义数据集类、编写`collate_fn`函数进行序列填充、搭建Transformer模型结构、以及实现模型的训练、评估和推理过程。最后，通过一个简单的词汇表和句子对的运行示例，展示了模型的训练和推理效果。该教程旨在帮助读者理解Transf
PyTorch transformer
04-26
### PyTorch 中 Transformer 的使用指南 #### 1. 安装依赖 为了在 PyTorch 中使用 Transformer 模型，首先需要安装 `transformers` 库。可以通过以下命令完成安装[^2]: ```bash pip install transformers ``` #### 2. 加载预训练模型 加载预训练的 Transformer 模型通常分为两步：初始化分词器（Tokenizer）和模型本身。以下是具体代码示例： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # 初始化分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") # 初始化模型 model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` 此部分展示了如何通过 Hugging Face 提供的接口加载预训练模型及其对应的分词器[^2]。 #### 3. 输入数据准备 输入数据需经过分词器处理并转化为张量形式以便于模型接收。下面是一个简单的例子： ```python text = "Hello world!" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") # 将文本转为 PyTorch Tensor print(inputs) ``` 这段代码说明了如何将字符串类型的文本转换成适合 Transformer 处理的形式。 #### 4. 前向传播计算 一旦准备好输入数据，就可以将其传递给模型执行前向传播操作： ```python outputs = model(**inputs) # 输出最后一层隐藏状态 last_hidden_states = outputs.last_hidden_state print(last_hidden_states.shape) # (batch_size, sequence_length, hidden_size) ``` 这里解释了如何获取模型输出的最后一层隐藏状态，并打印其形状以验证维度是否符合预期[(batch_size, seq_length, embed_dim)][^3]。 #### 5. 自定义 Transformer 层 如果想构建自己的 Transformer 架构而不是直接使用现有的预训练版本，则可以利用 PyTorch 提供的基础组件来实现自定义网络结构。例如创建一个多头注意力机制加前馈神经网络组成的单个 Transformer 编码器层如下所示： ```python import torch.nn as nn import torch class CustomTransformerEncoderLayer(nn.Module): def __init__(self, d_model=768, nhead=12, dim_feedforward=3072, dropout=0.1): super(CustomTransformerEncoderLayer, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward) self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model) def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): attn_output, _ = self.self_attn(src, src, src, attn_mask=src_mask, key_padding_mask=src_key_padding_mask) output = self.linear2(self.dropout(torch.relu(self.linear1(attn_output)))) return output ``` 该片段展示了一个简化版的自定义 Transformer 编码器层的设计思路[^3]。 #### 6. 参数初始化方法 对于某些特定场景下可能需要用到特殊的参数初始化策略比如 Xavier Uniform Initialization 来提升收敛速度或者改善泛化能力等效果。下面给出了一种常见的做法实例演示： ```python import torch.nn.init as init w = torch.empty(3, 5) init.xavier_uniform_(w) print(w) ``` 这是关于如何应用 Xavier Uniform Initialization 对权重矩阵进行初始化的一个简单案例[^3]。 --- ###
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