transformer总结超详细代码篇

Transformer模型的代码实现总结：

1. 多头注意力机制：

   • 核心：Transformer的核心部分，能够并行地执行多个注意力机制，增强模型的表达能力。
   • 实现：定义查询、键、值的嵌入矩阵以及注意力权重计算的函数。

2. 嵌入模块：

   • 功能：将输入的文本序列转换为固定维度的向量表示，捕捉文本的语义信息。
   • 实现：使用线性变换和位置编码增强模型对序列位置的感知。

3. 编码器模块：

   • 功能：处理输入序列，提取特征并产生输出。
   • 组成：包含多层多头注意力机制以及前馈神经网络层。
   • 设计要点：注意不同层之间的信息流动和注意力机制的设置。

4. 解码器模块：

   • 功能：处理输出序列，实现自注意力和上下文注意力的结合。
   • 特点：不仅关注输入序列，还会考虑生成的输出序列。
   • 实现：重复利用编码器输出和自身生成的输出进行信息交互。

5. 前馈神经网络模块：

   • 功能：在编码器和解码器的每一层之间进行非线性变换，增强模型的非线性表达能力。

6. 位置嵌入模块：

   • 功能：通过添加位置信息到嵌入向量上，使模型能够意识到输入序列中的位置关系。

7. 整体模块封装：

   • 目的：方便调用和管理各个子模块。
   • 步骤：包括初始化参数、前向传播、损失计算、优化等。
   • 注意：模块之间的数据流通和依赖关系。

8. 测试例子：

   • 功能：验证Transformer模型的正确性和有效性。
   • 作用：帮助理解模型如何处理具体的输入序列，观察输出结果是否符合预期。
   • 应用：作为调试和优化模型的重要手段。

通过上述各个部分的细致设计和实现，可以构建出功能强大、灵活的Transformer序列处理模型。