Transformer的基本原理

1. Seq2Seq框架

1.1. Seq2Seq框架概述

Seq2Seq[1]框架最初是在神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）领域中提出，用于将一种语言（sequence）翻译成另一种语言（sequence）。其结构如下图所示：

在Seq2Seq框架中包含了Encoder和Decoder两个部分。在Encoder阶段，通过神经网络将原始的输入$\left\{x_1,x_2,\cdots ,x_{T_x}\right\}$转换成固定长度的中间向量$\left\{c_1,c_2,\cdots ,c_l\right\}$，在Decoder阶段，将此中间向量作为输入，得到最终的输出$\left\{y_1,y_2,\cdots ,y_{T_y}\right\}$。

1.2. 建模方法

在Encoder和Decoder部分，需要模型能够对时序数据建模，在NLP中，通常使用两种方式对时序数据建模，一种是以RNN[2]，LSTM[3]为主的建模方法；另一种是以CNN[4]，[5]为主的建模方法。

以RNN为例，其基本机构如下图所示：

在基于RNN的建模方法中，$t$时刻的状态更新依赖于$t-1$时刻的输出，即$t$时刻的状态更新公式为：

$$h_t=f\left(U{h}_{t-1}+W{x}_t+b\right)$$

在RNN的基础上衍生出很多优化的方案，如对于长距离依赖问题的优化，提出了LSTM以及GRU等模型；对于单向建模能力的问题，提出了双向的RNN模型，提升了对时序数据的建模能力。以简单的RNN为例，从上可以看出，RNN最大的问题是不容易并行化。因为$t$时刻的状态更新依赖于$t-1$时刻的输出，所以必须先计算出$t-1$时刻的输出。

第二种是CNN的建模方法，以TextCNN[4]，[5]模型为例：

以最外层的红色为例，设置不同的filter的大小$N$，如上图中filter的大小为2，通过filter的移动，可以计算filter内$N$个词之间的相互依赖关系。与RNN相比，基于CNN的建模方法中，filter的计算是完全可以并行计算，是对RNN计算效率的极大提高。CNN与RNN对词的建模可以通过下图[6]进一步说明。

从图中可以看出，CNN和RNN都是对变长序列的一种“局部编码”：卷积神经网络是基于N-gram的局部编码；而对于循环神经网络，由于梯度消失等问题也只能建立短距离依赖。要解决这种短距离依赖的“局部编码”问题，建立输入序列之间的长距离依赖关系，可以使用以下两种方法：一种方法是增加网络的层数，通过一个深层网络来获取远距离的信息交互，另一种方法是使用全连接网络[6]。全连接网络如下图所示：

然而，全连接网络虽然可以对远距离依赖建模，但是无法处理变长的输入序列，同时，在全连接网络中，缺失了词之间的顺序信息。不同的输入长度，其连接权重的大小也是不同的。

综上，基于RNN，CNN以及全连接网络建模方法存在着以下的问题：

• 长距离依赖问题（RNN，CNN）
• 并行问题（RNN）
• 变长输入问题，词序信息问题（全连接网络）

1.3. Self-Attention

为了能提升Seq2Seq框架的性能，在Seq2Seq框架中引入了Attention机制[7]，Attention机制通过对训练数据的学习，对其输入$\mathbf{x}$的每一个特征赋予不同的权重，从而学习到对于目标更重要的信息，让模型具有更高的准确率。在Seq2Seq中引入Attention机制如下图所示：

其中，Attention的计算体现在针对不同的Decoder输出$y_t$，都有一个对应的上下文向量$c_t$，$y_t$的计算公式为：

$$y_t=f\left(y_{t-1},s_{t-1},c_t\right)$$

其中，$c_t$为：

$$c_i=\sum _{j=1}^{T_x}{\alpha }_{ij}{h}_j$$

其中，${\alpha }_{ij}$为归一化权重，其具体为：

$${\alpha }_{ij}=\frac{exp\left(e_{ij}\right)}{{\sum }_{k=1}^{T_x}exp\left(e_{ik}\right)}$$

其中，$e_{ij}$表示的是第$i$个输出前一个隐藏层状态$s_{i-1}$与第$j$个输入隐层向量$h_j$之间的相关性，可以通过一个MLP神经网络进行计算，即：

$$e_{ij}=a\left(s_{i-1},h_j\right)=v_a^{T}tanh\left(W_a{s}_{i-1}+U_a{h}_j\right)$$

上述的公式也表示了一般性的Attention的计算过程，即：

• 计算Attention得分：$e_i=a\left(\mathbf{u},{\mathbf{v}}_i\right)$
• 归一化：${\alpha }_i=\frac{e_i}{{\sum }_i{e}_i}$
• 输出：$c={\sum }_i{\alpha }_i{\mathbf{v}}_i$

通常，一个Attention函数可以被描述成一个映射，其中该映射的输入是一个query和一组key-value对，其具体过程可以通过如下的图表示[8]：

与上式对应，Query为上式中的$\mathbf{u}$，Key=Value为上式中的${\mathbf{v}}_i$。Self-Attention是一种特殊的Attention机制，即对于Query，为每一个${\mathbf{v}}_i$，即Query=Key=Value。以句子“The animal didn’t cross the street because it was too tired”[9]为例，计算Self-Attention的过程如下图所示：

以右侧的词为Query，Query与左侧的每一个Key计算Attention得分，从上图可以看出，Query（it_）与Key（animal_）的Attention得分比较大。Self-Attention的一般形式为：$softmax\left(X{X}^T\right)X$，Self-Attention的整个过程可由下图表示：

与上述全连接不同的是，Self-Attention不再受变长输入的影响。

1.3. Transformer概述

Self-Attention的提出解决了传统RNN模型的长距离依赖，不易并行的问题。虽然Self-Attention有这些优点，但是基本的Self-Attention本身并不能捕获词序信息，Google于2017年提出了解决Seq2Seq问题的Transformer模型[10]，用Self-Attention的结构完全代替了传统的基于RNN的建模方法，同时在Transformer的模块中加入了词序的信息，最终在翻译任务上取得了比RNN更好的成绩。

在Transformer中依旧保留了Seq2Seq的Encoder+Decoder框架，在Encoder阶段对源文本编码，生成Embedding，记为$c$，在Decoder阶段，综合已生成的文本与Encoder阶段的Embedding，已生成的文本记为$y_1,y_2,\cdots ,y_{t-1}$，生成当前的词$y_t$，即：

$$y_t=f\left(y_t\mid y_1,y_2,\cdots ,y_{t-1},c\right)$$

对于传统不带Attention的Seq2Seq框架中，Encoder阶段生成Embedding是固定不变的，如下图所示：

对于带有Attention的Seq2Seq框架中，Encoder阶段生成Embedding会根据当前需要预测的值计算一个动态的Embedding，具体如下图所示：

对于Transformer框架中的Encoder，会采用第二种方案。

2. 算法原理

Transformer的网络结构如下图所示：

和大多数的Seq2Seq模型一样，在Transformer的结构中，同样是由Encoder（上图中的左侧部分）和Decoder（上图中的右侧部分）两个部分组成。以TensorFlow Core[11]的代码讲解为例子，帮助理解Transformer的整个结构。

2.1. Encoder

Encoder部分的结构如下图所示：

在Encoder部分，通过堆叠多个特定模块（如图中Nx部分），在文章[10]中，选择$N=6$。在该模块中，每个Layer由两个sub-layer组成，分别为Multi-Head Self-Attention和Feed Forward Network，在两个sub-layer中，都增加了残差连接和Layer Normalization操作，残差连接和Layer Normalization的作用是便于构建深层的网络，防止梯度弥散现象的出现。在参考文献[11]中的代码如下所示：

class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Encoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model # 向量的维度
    self.num_layers = num_layers # 编码层的层数，上图中的Nx部分

    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model) # 生成词向量
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, 
                                            self.d_model) # 生成位置编码

    self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) 
                       for _ in range(num_layers)] # 每一个编码层函数

    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate) # dropout

  def call(self, x, training, mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1] # 文本长度

    # 将嵌入和位置编码相加。
    x = self.embedding(x)  # (batch_size, input_seq_len, d_model) 词向量
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) # 参见下面注意点
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] # 与位置编码相加

    x = self.dropout(x, training=training) # dropout

    for i in range(self.num_layers):
      x = self.enc_layers[i](x, training, mask) # 每一个独立层的输出作为下一个独立层的输入

    return x  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

注：在文献[10]中提到在Embedding层，乘以权重$\sqrt{d_{model}}$。

2.1.1. 输入

在Transformer中摒弃了RNN的模型，使用基于Self-Attention模型，相比于RNN模型，基于Self-Attention的模型能够缓解长距离依赖以及并行的问题，然而，一般的Self-Attention模型中是无法对词序建模的，词序对于文本理解是尤为重要的，因此在文章[10]中，作者提到了两种位置编码（Positional Encoding）方法，然后将词的Embedding和位置的Embedding相加，作为最终的输入Embedding。两种位置编码分别为：

• 用不同频率的sin和cos函数计算
• 学习出Positional Embedding

通过经过实验发现两者的结果一样，最终作者选择了第一种方法：

$$P{E}_{\left(pos,2i\right)}=\sin \left(pos/1000^{2i/d_{model}}\right)$$

$$P{E}_{\left(pos,2i+1\right)}=\cos \left(pos/1000^{2i/d_{model}}\right)$$

位置编码的代码在文献[11]中为：

def get_angles(pos, i, d_model): # 计算函数内的部分
  angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i//2)) / np.float32(d_model))
  return pos * angle_rates

def positional_encoding(position, d_model):
  angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis],
                          np.arange(d_model)[np.newaxis, :],
                          d_model)

  # 将 sin 应用于数组中的偶数索引（indices）；2i
  angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])

  # 将 cos 应用于数组中的奇数索引；2i+1
  angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])

  pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...] # 最终的位置编码向量

  return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

通过原始词向量和位置向量相加，便得到了最终的带有位置信息的词向量。

2.2.2. Multi-Head Self-Attention

得到了词向量的序列后，假设为$\mathrm{X}$，在Transformer中，通过线性变换分别得到$\mathrm{Q}$，$\mathrm{K}$，$\mathrm{V}$，其计算过程如下图[9]所示：

这里使用线性变换得到$\mathrm{Q}$，$\mathrm{K}$，$\mathrm{V}$是为了进一步提升模型的拟合能力。

在Transformer中，使用的是Scaled Dot-Product Attention，其具体计算方法为：

$$Attention\left(Q,K,V\right)=softmax\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$

对于$\frac{1}{\sqrt{d_k}}$，其最主要的目的是对点积缩放。

引参考文献[11]：假设Q和K的均值为0，方差为1。它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为$d_k$，因此使用$d_k$的平方根被用于缩放。因为Q和K的矩阵乘积的均值本应该为0，方差本应该为1，这样可以获得更平缓的softmax。当维度很大时，点积结果会很大，会导致softmax的梯度很小。为了减轻这个影响，对点积进行缩放。

计算过程可由下图表示：

Scaled Dot-Product Attention模块的代码在文献[11]中为：

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
  """计算注意力权重。
  q, k, v 必须具有匹配的前置维度。
  k, v 必须有匹配的倒数第二个维度，例如：seq_len_k = seq_len_v。
  虽然 mask 根据其类型（填充或前瞻）有不同的形状，
  但是 mask 必须能进行广播转换以便求和。

  参数:
    q: 请求的形状 == (..., seq_len_q, depth)
    k: 主键的形状 == (..., seq_len_k, depth)
    v: 数值的形状 == (..., seq_len_v, depth_v)
    mask: Float 张量，其形状能转换成
          (..., seq_len_q, seq_len_k)。默认为None。

  返回值:
    输出，注意力权重
  """

  matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  # (..., seq_len_q, seq_len_k), Q*K^T

  # 缩放 matmul_qk
  dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32) # 计算dk
  scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk) # 缩放

  # 将 mask 加入到缩放的张量上。
  if mask is not None:
    scaled_attention_logits += (mask * -1e9)  

  # softmax 在最后一个轴（seq_len_k）上归一化，因此分数
  # 相加等于1。
  attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)  # (..., seq_len_q, seq_len_k) # 归一化

  output = tf.matmul(attention_weights, v)  # (..., seq_len_q, depth_v) # 乘以V

  return output, attention_weights

通过多个Scaled Dot-Product Attention模块的组合，就形成了Multi-Head Self-Attention，其过程如下图所示：

其过程可以表示为：

$$MultiHead\left(Q,K,V\right)=Concat\left(hea{d}_1,\cdots ,hea{d}_h\right)W^o$$

其中，每一个$hea{d}_i$就是一个Scaled Dot-Product Attention。Multi-head Attention相当于多个不同的Scaled Dot-Product Attention的集成，引入Multi-head Attention可以扩大模型的表征能力，同时这里面的$h$个Scaled Dot-Product Attention模块是可以并行的，没有层与层之间的依赖，相比于RNN，可以提升效率。

Multi-head Attention模块的代码在文献[11]中为：

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads):
    super(MultiHeadAttention, self).__init__()
    self.num_heads = num_heads # h的个数
    self.d_model = d_model # 向量的维度

    assert d_model % self.num_heads == 0

    self.depth = d_model // self.num_heads

    self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) # 权重矩阵，用于和Q相乘
    self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) # 权重矩阵，用于和K相乘
    self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) # 权重矩阵，用于和V相乘

    self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) # 权重矩阵，用于最终输出

  def split_heads(self, x, batch_size):
    """分拆最后一个维度到 (num_heads, depth).
    转置结果使得形状为 (batch_size, num_heads, seq_len, depth)
    """
    x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
    return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

  def call(self, v, k, q, mask):
    batch_size = tf.shape(q)[0]

    q = self.wq(q)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    k = self.wk(k)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    v = self.wv(v)  # (batch_size, seq_len, d_model)

    q = self.split_heads(q, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    k = self.split_heads(k, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_k, depth)
    v = self.split_heads(v, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_v, depth)

    # scaled_attention.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    # attention_weights.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, seq_len_k)
    scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(
        q, k, v, mask) # 计算Scaled dot product attention

    scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])  # (batch_size, seq_len_q, num_heads, depth)
	
	# 将多个scaled attention通过concat连接在一起
    concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, 
                                  (batch_size, -1, self.d_model))  # (batch_size, seq_len_q, d_model)

    output = self.dense(concat_attention)  # (batch_size, seq_len_q, d_model) # 得到最终的输出

    return output, attention_weights

2.2.3. Layer Normalization

Layer Normalization是针对每条样本进行归一化，可以对Transformer学习过程中由于Embedding累加可能带来的“尺度”问题加以约束，相当于对表达每个词一词多义的空间加以约束，有效降低模型方差。在TF中可以使用tf.keras.layers.LayerNormalization()函数直接实现Layer Normalization功能。在Transformer中，Layer Normalization是对残差连接后的结果进行归一化，具体公式如下所示：

$$LayerNorm\left(x+Sublayer\left(x\right)\right)$$

2.2.4. Position-wise FFN

Position-wise Feed Forward Network就是一个全连接网络，在Transformer中，这个部分包含了两个FFN网络，可以由下述的公式表示：

$$FFN\left(x\right)=\max \left(0,x{W}_1+b_1\right)W_2+b_2$$

Position-wise FFN模块的代码在文献[11]中为：

def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
  return tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),  # (batch_size, seq_len, dff) # 全联接1，激活函数为relu
      tf.keras.layers.Dense(d_model)  # (batch_size, seq_len, d_model) # 全联接2
  ])

组合上述的多个部分，最终形成了Encoder模块部分，其代码在文献[11]中为：

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(EncoderLayer, self).__init__()

    self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) # 多头Attention
    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff) # position-wise FFN

    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) # layer-normalization
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) # layer-normalization

    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate) # dropout
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate) # dropout

  def call(self, x, training, mask):

    attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  # (batch_size, input_seq_len, d_model) 计算Attention
    attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training) # 对结果dropout
    out1 = self.layernorm1(x + attn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model) # 残差连接+layer-normalization

    ffn_output = self.ffn(out1)  # (batch_size, input_seq_len, d_model) position-wise FFN
    ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training) # 对结果dropout
    out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model) # 残差连接+layer-normalization

    return out2

2.2. Decoder

Decoder部分的结构如下图所示：

在Decoder部分，通过堆叠多个特定模块（如图中Nx部分），在文章[10]中，选择$N=6$。在该模块中，每个Layer由三个sub-layer组成，分别为Masked Multi-Head Self-Attention，Multi-Head Self-Attention和Feed Forward Network，与Encoder中的sub-layer一样，每个sub-layer都增加了残差连接和Layer Normalization操作。与Encoder中不一样的地方主要有两个：

• 增加了Masked Multi-Head Self-Attention这个sub-layer
• Multi-Head Self-Attention的输入不一样，在Encoder中，$Q$，$K$和$V$的值都是一样的，而在Decoder中的$Q$的值来自本身的输入向量，而$K$和$V$则来自于Encoder的输出

Decoder部分的代码在参考文献[11]中如下所示：

class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Decoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model # 向量维度
    self.num_layers = num_layers # 解码器的层数，上图中的Nx

    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, d_model) # 输入的词映射成Embedding
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model) # 输入词的位置编码

    self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) 
                       for _ in range(num_layers)] # 解码层
    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate) # dropout

  def call(self, x, enc_output, training, 
           look_ahead_mask, padding_mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1] # 输入句子长度
    attention_weights = {}

    x = self.embedding(x)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # 输入词向量
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) # 同encoder的输入操作
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] # 与位置编码相加

    x = self.dropout(x, training=training) # dropout

    for i in range(self.num_layers): # 解码层
      x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
                                             look_ahead_mask, padding_mask)

      attention_weights['decoder_layer{}_block1'.format(i+1)] = block1
      attention_weights['decoder_layer{}_block2'.format(i+1)] = block2

    # x.shape == (batch_size, target_seq_len, d_model)
    return x, attention_weights

最终，在Encoder阶段，会针对输入中的每一个词产出一个Embedding表示，正如上述代码中的x的大小为[target_seq_len, d_model]。

2.2.1. Decoder部分的输入

Decoder部分的作用是在$t$时刻，根据上下文信息（即Encoder中对源文本的编码信息）以及$t$时刻之前已生成好的文本，得到当前$t$时刻的输出，因此，在Decoder模块中，输入分为两个部分，一部分是Encoder部分的输出，一部分是Seq2Seq的目标Seq的Embedding，其中源Seq的Embedding输入到Encoder中。对于Seq的处理与Encoder中一致，详细为：

x = self.embedding(x)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # 输入词向量
x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32)) # 同encoder的输入操作
x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :] # 与位置编码相加

2.2.2. Masked Multi-Head Self-Attention

Masked是Transformer中很重要的概念，其实在Transformer中存在两种Mask。Mask的含义是掩码，它能掩藏某些值，使得模型在参数更新时对模型掩藏。Transformer中包含了两种Mask，分别是padding mask和sequence mask。其中，padding mask在所有的Scaled Dot-Product Attention里面都需要用到，而sequence mask只有在Decoder的Masked Multi-Head Self-Attention里面用到。

Masked Language Model：即对文本中随机掩盖（mask）部分词，并通过训练语言模型，将masked掉的词填充好，以此训练语言模型。

• padding mask

对于输入序列都要进行padding补齐，也就是说设定一个统一的句子长度$N$，对于橘子长度不满$N$的序列后面填充$0$，如果输入的序列长度大于$N$，则截取左边长度为$N$的内容，把多余的直接舍弃。对于padding补齐，对于填充值$0$的位置，最终在该位置mask输出为$1$，否则输出为$0$。在参考文献[11]中代码为：

def create_padding_mask(seq):
  seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32) # 填充0

  # 添加额外的维度来将填充加到
  # 注意力对数（logits）。
  return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # (batch_size, 1, 1, seq_len)

在Self-Attention的计算过程中，对于mask为$1$的位置，具体的做法是，把这些位置的值加上一个非常大的负数，这样经过Softmax后，这些位置的权重就会接近$0$，具体如scaled_dot_product_attention函数中所示：

# 将 mask 加入到缩放的张量上。
if mask is not None:
  scaled_attention_logits += (mask * -1e9)  

• sequence mask

sequence mask是为了使Decoder模块不能看见未来的信息。在Decoder模块中，希望在$t$时刻，只利用Encoder的输出以及$t$时刻之前的输出，而需要对$t$时刻以及$t$时刻之后的信息隐藏起来。具体做法就是产生一个上三角矩阵，上三角的值全为$0$，把这个矩阵作用在每一个序列上。在参考文献[11]中代码为：

def create_look_ahead_mask(size):
  mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
  return mask  # (seq_len, seq_len)

两个部分的mask组合在一起，在参考文献[11]中的代码如下所示：

def create_masks(inp, tar):
  # 编码器填充遮挡
  enc_padding_mask = create_padding_mask(inp) # 编码器的padding

  # 在解码器的第二个注意力模块使用。
  # 该填充遮挡用于遮挡编码器的输出。
  dec_padding_mask = create_padding_mask(inp) # 解码器的padding

  # 在解码器的第一个注意力模块使用。
  # 用于填充（pad）和遮挡（mask）解码器获取到的输入的后续标记（future tokens）。
  look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(tar)[1]) # 编码器的mask
  dec_target_padding_mask = create_padding_mask(tar) # 解码器对target做padding
  combined_mask = tf.maximum(dec_target_padding_mask, look_ahead_mask) # mask

  return enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask

2.2.3. Decoder的核心部分

对于Decoder的核心部分，包含了$Nx$组的多种Attention的堆叠，对于每一组的结构如下图所示：

对于Masked Multi-Head Attention，其输入为target的Embedding与Position Embedding的和，其输出作为Multi-Head Attention的输入$Q$，而Multi-Head Attention的输入$K$和$V$则是来自于Encoder的输出。Decoder阶段与Encoder阶段的不同的是，在Encoder阶段可以做并行计算，但是在Decoder阶段，需要根据$t$时刻前面的输出预测$t$时刻的值，而$t$时刻前面的输出即为Masked Multi-Head Attention的输入。Decoder过程在参考文献[11]中的代码如下所示：

class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(DecoderLayer, self).__init__()

    self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)

    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)

    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)


  def call(self, x, enc_output, training, 
           look_ahead_mask, padding_mask):
    # enc_output.shape == (batch_size, input_seq_len, d_model)

    attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # Decoder部分的输入，经过第一个Masked Multi-Head Attention
    attn1 = self.dropout1(attn1, training=training) # dropout
    out1 = self.layernorm1(attn1 + x) # layer normalization和残差连接

    attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
        enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # 第二个Multi-Head Attention
    attn2 = self.dropout2(attn2, training=training) # dropout
    out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # layer normalization和残差连接

    ffn_output = self.ffn(out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # 全连接
    ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training) # dropout
    out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model) # layer normalization和残差连接

    return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

2.3. 模型训练

有了上述的Encoder和Decoder模块，对于一个完整的Seq2Seq框架，需要综合这两个部分的逻辑，完整的Transformer的代码在参考文献[11]为：

class Transformer(tf.keras.Model):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, 
               target_vocab_size, pe_input, pe_target, rate=0.1):
    super(Transformer, self).__init__()

    self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, 
                           input_vocab_size, pe_input, rate) # Encoder模块

    self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, 
                           target_vocab_size, pe_target, rate) # Decoder模块

    self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size) # 最后的全连接层

  def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask, 
           look_ahead_mask, dec_padding_mask):

    enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)  # (batch_size, inp_seq_len, d_model) # Encoder模块的输出

    # dec_output.shape == (batch_size, tar_seq_len, d_model)
    dec_output, attention_weights = self.decoder(
        tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask) # Decoder模块的输出

    final_output = self.final_layer(dec_output)  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size) # 全连接输出

    return final_output, attention_weights

3. 总结

Transformer对基于递归神经网络RNN的Seq2Seq模型的巨大改进。在文本序列的学习中能够更好的提取文本中的信息，在Seq2Seq的任务中取得较好的结果。但Transformer自身也存在一定的局限性，最主要的是注意力只能处理固定长度的文本字符串，这对于长文本来说会丢失很多信息。

参考文献

[1] Cho K, Merrienboer B V, Gulcehre C, et al. Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation[J]. Computer Science, 2014.

[2] 循环神经网络RNN

[3] 长短期记忆网络LSTM

[4] CNN在文本建模中的应用TextCNN

[5] Y. Kim, “Convolutional neural networks for sentence classification,” in Proceedings of EMNLP 2014

[6] 神经网络与深度学习

[7] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural machine translation by jointly learning to align and translate[J]. arXiv preprint arXiv:1409.0473, 2014.

[8] Attention注意力机制与self-attention自注意力机制

[9] The Illustrated Transformer

[10] Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. Advances in neural information processing systems, 2017, 30.

[11] 理解语言的 Transformer 模型

[11] transformer面试题的简单回答

[12] nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解

[13] 深度学习中的注意力模型（2017版）

[14] Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, and Geoffrey E Hinton. Layer normalization. arXiv preprint arXiv:1607.06450, 2016.

[15] 模型优化之Layer Normalization

[16] 超详细图解Self-Attention

[17] 【经典精读】Transformer模型和Attention机制

[18] Transformer解析与tensorflow代码解读