基于pytorch和paddle从零实现Transformer

已于 2022-10-07 23:17:51 修改
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分类专栏： pytorch 文章标签： transformer 深度学习 pytorch paddlepaddle
于 2022-02-25 22:41:09 首次发布
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本文详细介绍了如何从零开始使用Pytorch和PaddlePaddle实现Transformer模型，包括Embedding、Position Encoding、多头注意力机制、前馈全连接层和LayerNorm等关键部分，并提供了代码实现及数据集测试。

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从零实现Transformer

本人使用Pytorch和PaddlePaddle均实现了transformer,并使用数据集做了测试。
完整代码如下：
pytorch代码：transformer_torch
paddlepaddle代码：transformer_paddle
下面以paddlepaddle为例讲解代码实现，pytorch代码实现基本类似：

一、模型总览

transformer总共包含一个编码器和一个解码器。其中解码器和编码器包括多头注意力机制、全连接层、Layernorm、残差连接
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rogxHTGo-1645797230992)(attachment:transformer_resideual_layer_norm_3.png)]

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