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整体结构

1. 嵌入层（Embedding Layer）

生活中的例子：字典查找

想象你在读一本书，你不认识某个单词，于是你查阅字典。字典为每个单词提供了一个解释，帮助你理解这个单词的意思。嵌入层就像这个字典，它将每个单词（或输入序列中的每个标记）映射到一个高维向量（解释），这个向量包含了单词的各种语义信息。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import mathclass EmbeddingLayer(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, max_seq_length=512):super(EmbeddingLayer, self).__init__()# vocab_size: 词汇表的大小，即输入序列中可能的不同标记的总数。# d_model: 每个嵌入向量的维度，即词嵌入向量的长度。# max_seq_length: 序列的最大长度，用于位置嵌入。self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)  # 词嵌入层self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_length, d_model)  # 位置嵌入层self.d_model = d_model# 初始化位置编码pe = torch.zeros(max_len, d_model)# 生成词位置列表position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)# 根据公式计算词位置参数div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))# 生成词位置矩阵my_matmulres = position * div_term# 给位置编码矩阵奇数列，赋值sin曲线特征pe[:, 0::2] = torch.sin(my_matmulres)# 给位置编码矩阵偶数列，赋值cos曲线特征pe[:, 1::2] = torch.cos(my_matmulres)# 形状变化 [max_seq_length,d_model]-->[1,max_seq_length,d_model]pe = pe.unsqueeze(0)# 把pe位置编码矩阵 注册成模型的持久缓冲区buffer; 模型保存再加载时，可以根模型参数一样，一同被加载# 什么是buffer: 对模型效果有帮助的，但是却不是模型结构中超参数或者参数，不参与模型训练self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):seq_length = x.size(1)  # 序列长度pos = torch.arange(0, seq_length, device=x.device).unsqueeze(0)  # 生成位置索引return self.embedding(x) * math.sqrt(self.d_model) + self.pe[:,:x.size()[-1], :]  # 词嵌入和位置嵌入相加

2. 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）

生活中的例子：小组讨论

想象你在一个小组讨论中，每个人（每个位置上的单词）都提出自己的观点（Query），并听取其他人的意见（Key和Value）。每个人对所有其他人的观点进行加权平均，以形成自己的新观点。多头注意力机制类似于多个小组同时进行讨论，每个小组从不同的角度（头）讨论问题，然后将所有讨论结果合并在一起。

class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):def __init__(self, d_model, nhead):super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。self.nhead = nheadself.d_model = d_model# 定义线性变换层self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)self.out_linear = nn.Linear(d_model, d_model)self.scale = (d_model // nhead) ** 0.5  # 缩放因子def forward(self, x):batch_size = x.size(0)  # 获取批大小# 线性变换并分成多头q = self.q_linear(x).view(batch_size, -1, self.nhead, self.d_model // self.nhead).transpose(1, 2)k = self.k_linear(x).view(batch_size, -1, self.nhead, self.d_model // self.nhead).transpose(1, 2)v = self.v_linear(x).view(batch_size, -1, self.nhead, self.d_model // self.nhead).transpose(1, 2)# 计算注意力得分scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / self.scaleattn = torch.nn.functional.softmax(scores, dim=-1)  # 计算注意力权重context = torch.matmul(attn, v).transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)  # 加权求和out = self.out_linear(context)  # 最后一层线性变换return out

3. 前馈神经网络（Feed-Forward Network）

生活中的例子：信息过滤和处理

想象你在整理会议纪要，需要对会议地录音进行归纳、总结和补充。前馈神经网络类似于这个过程，它对输入的信息进行进一步处理和转换，以提取重要特征。

class FeedForwardNetwork(nn.Module):def __init__(self, d_model, dim_feedforward, dropout=0.1):super(FeedForwardNetwork, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在前馈神经网络中使用的dropout比率，用于正则化。self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)  # 第一个线性层self.dropout = nn.Dropout(dropout)  # dropout层self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)  # 第二个线性层def forward(self, x):return self.linear2(self.dropout(torch.nn.functional.relu(self.linear1(x))))  # 激活函数ReLU和dropout

4. 层归一化（Layer Normalization）

生活中的例子：团队合作中的标准化

想象你在一个团队中工作，每个人都有不同的工作习惯和标准。为了更好地合作，团队决定采用统一的工作标准（如文档格式、命名规范等）。层归一化类似于这种标准化过程，它将输入归一化，使得每个特征的均值为0，标准差为1，以稳定和加速训练。

class LayerNorm(nn.Module):def __init__(self, d_model, eps=1e-6):super(LayerNorm, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# eps: 用于数值稳定的小值，防止除以零。self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(d_model))  # 缩放参数self.beta = nn.Parameter(torch.zeros(d_model))  # 偏移参数self.eps = eps  # epsilon，用于数值稳定def forward(self, x):mean = x.mean(dim=-1, keepdim=True)  # 计算均值std = x.std(dim=-1, keepdim=True)  # 计算标准差return self.gamma * (x - mean) / (std + self.eps) + self.beta  # 归一化

5. 残差连接（Residual Connection）

生活中的例子：备忘录

想象你在会议上记了很多笔记。为了确保不会遗漏任何重要信息，你在总结时会参照这些笔记。残差连接类似于这个过程，它将每层的输入直接加到输出上，确保信息不会在层与层之间丢失。

class ResidualConnection(nn.Module):def __init__(self, d_model, dropout=0.1):super(ResidualConnection, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# dropout: 在残差连接中使用的dropout比率，用于正则化。self.norm = LayerNorm(d_model)  # 层归一化self.dropout = nn.Dropout(dropout)  # dropout层def forward(self, x, sublayer):return x + self.dropout(sublayer(self.norm(x)))  # 残差连接

6. 编码器层（Encoder Layer）

生活中的例子：多轮面试

想象你在参加多轮面试，每轮面试都有不同的考官，考察不同的方面（如专业知识、沟通能力等）。每轮面试都帮助你更全面地展示自己。编码器层类似于这种多轮面试的过程，每层处理输入序列的不同方面，逐层提取和增强特征。

class EncoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1):super(EncoderLayer, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。self.self_attn = MultiHeadSelfAttention(d_model, nhead)  # 多头自注意力机制self.feed_forward = FeedForwardNetwork(d_model, dim_feedforward, dropout)  # 前馈神经网络self.sublayers = nn.ModuleList([ResidualConnection(d_model, dropout) for _ in range(2)])  # 两个子层（注意力和前馈网络）def forward(self, src):src = self.sublayers[0](src, lambda x: self.self_attn(x))  # 应用自注意力机制src = self.sublayers[1](src, self.feed_forward)  # 应用前馈神经网络return src

7. 解码器层（Decoder Layer）

生活中的例子：逐步解谜

想象你在玩一个解谜游戏，每解决一个谜题（每层解码器），你都会得到新的线索，逐步解开整个谜题。解码器层类似于这种逐步解谜的过程，每层结合当前解码的结果和编码器的输出，逐步生成目标序列。

class DecoderLayer(nn.Module):def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1):super(DecoderLayer, self).__init__()# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。self.self_attn = MultiHeadSelfAttention(d_model, nhead)  # 多头自注意力机制self.cross_attn = MultiHeadSelfAttention(d_model, nhead)  # 编码器-解码器注意力self.feed_forward = FeedForwardNetwork(d_model, dim_feedforward, dropout)  # 前馈神经网络self.sublayers = nn.ModuleList([ResidualConnection(d_model, dropout) for _ in range(3)])  # 三个子层（自注意力、交叉注意力、前馈网络）def forward(self, tgt, memory):tgt = self.sublayers[0](tgt, lambda x: self.self_attn(x))  # 应用自注意力机制tgt = self.sublayers[1](tgt, lambda x: self.cross_attn(x, memory))  # 应用编码器-解码器注意力tgt = self.sublayers[2](tgt, self.feed_forward)  # 应用前馈神经网络return tgt

8. 编码器（Encoder）

class Encoder(nn.Module):def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1):super(Encoder, self).__init__()# num_layers: 编码器层的数量，即堆叠的编码器层数。# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])  # 堆叠多个编码器层def forward(self, src):for layer in self.layers:src = layer(src)  # 依次通过每个编码器层return src

9. 解码器（Decoder）

class Decoder(nn.Module):def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout=0.1):super(Decoder, self).__init__()# num_layers: 解码器层的数量，即堆叠的解码器层数。# d_model: 输入和输出的维度，即每个位置的特征向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout) for _ in range(num_layers)])  # 堆叠多个解码器层def forward(self, tgt, memory):for layer in self.layers:tgt = layer(tgt, memory)  # 依次通过每个解码器层return tgt

10. Transformer模型

class TransformerModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout=0.1):super(TransformerModel, self).__init__()# vocab_size: 词汇表的大小，即输入序列中可能的不同标记的总数。# d_model: 每个嵌入向量的维度，即词嵌入向量的长度。# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。# num_encoder_layers: 编码器层的数量，即堆叠的编码器层数。# num_decoder_layers: 解码器层的数量，即堆叠的解码器层数。# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。self.embedding = EmbeddingLayer(vocab_size, d_model)  # 嵌入层self.encoder = Encoder(num_encoder_layers, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)  # 编码器self.decoder = Decoder(num_decoder_layers, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)  # 解码器self.fc = nn.Linear(d_model, vocab_size)  # 最后一层线性变换，将输出维度映射到词汇表大小def forward(self, src, tgt):src = self.embedding(src)  # 嵌入输入序列tgt = self.embedding(tgt)  # 嵌入目标序列memory = self.encoder(src)  # 编码器处理输入序列output = self.decoder(tgt, memory)  # 解码器处理目标序列output = self.fc(output)  # 映射到词汇表大小return output

训练示例

# 参数
# vocab_size: 词汇表的大小，即输入序列中可能的不同标记的总数。
# d_model: 每个嵌入向量的维度，即词嵌入向量的长度。
# nhead: 注意力头的数量，多头注意力机制中并行的注意力计算数。
# num_encoder_layers: 编码器层的数量，即堆叠的编码器层数。
# num_decoder_layers: 解码器层的数量，即堆叠的解码器层数。
# dim_feedforward: 前馈神经网络的隐藏层维度。
# dropout: 在各层中使用的dropout比率，用于正则化。
# batch_size: 每个训练批次中的样本数量。
# seq_length: 输入序列的长度。
# num_epochs: 训练的轮数，即遍历整个训练集的次数。
vocab_size = 1000
d_model = 512
nhead = 8
num_encoder_layers = 6
num_decoder_layers = 6
dim_feedforward = 2048
dropout = 0.1
batch_size = 32
seq_length = 10
num_epochs = 10# 数据集
src = torch.randint(0, vocab_size, (batch_size, seq_length))
tgt = torch.randint(0, vocab_size, (batch_size, seq_length))dataset = TensorDataset(src, tgt)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)# 模型实例
model = TransformerModel(vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout)# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 训练
for epoch in range(num_epochs):for src_batch, tgt_batch in dataloader:tgt_input = tgt_batch[:, :-1]  # 目标输入tgt_output = tgt_batch[:, 1:]  # 目标输出optimizer.zero_grad()output = model(src_batch, tgt_input)  # 前向传播output = output.permute(1, 2, 0)  # 调整形状以匹配损失函数loss = criterion(output, tgt_output)  # 计算损失loss.backward()  # 反向传播optimizer.step()  # 更新参数print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}")print("训练完成")

代码说明

1. EmbeddingLayer：将输入序列和位置嵌入映射到高维空间。
2. MultiHeadSelfAttention：实现多头自注意力机制，包括查询、键和值的线性变换和注意力计算。
3. FeedForwardNetwork：前馈神经网络，用于进一步处理特征。
4. LayerNorm：层归一化，用于稳定训练过程。
5. ResidualConnection：残差连接，帮助训练更深的网络。
6. EncoderLayer：将多头自注意力机制和前馈神经网络组合在一起，形成编码器层。
7. DecoderLayer：包括多头自注意力机制、编码器-解码器注意力和前馈神经网络，形成解码器层。
8. Encoder：由多个编码器层堆叠而成。
9. Decoder：由多个解码器层堆叠而成。
10. TransformerModel：将编码器和解码器组合在一起，形成完整的Transformer模型。