通宵睡一宿
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Transformer之机器翻译

话不多说，上图

Transformer之机器翻译_第1张图片

那么如何用pytorch搭建一个自己的Transformer并且用到NMT上呢

实现思路：

首先是Encoder层，这个层由多个EncoderBLock组成，

每个block为：Attention + residual + LN + FC + residual + LN

最后得到一个 batch_size,in_seq_len,embedding_dim的矩阵(和初始输入一样)

然后是Decoder层，这个层我们也可以理解为多个DecoderBlock组成，

每个block为：Attention + residual + LN + Attention + residual + LN + FC + residual + LN

因为由于我们做训练的时候，我们给的output是整句话，但是做预测的时候，模型要一个字一个字输出，所以Decoder的Attention存在Mask,所以我们对每个输入都要得到一个Mask矩阵，decoder的mask是为了不能看到未来，encoder的mask是为了去掉pad与单词的联系

那么最后我们也可以得到一个 batch_size,out_seq_len,embedding的矩阵

最后连接一个FC层（embedding,tgt_vocab_size）和softmax，我们就可以得到每一个目标字（词）的概率值，最后计算一下交叉熵损失，值得说的是，比如我们的翻译句子为：你好

那么我们的output应该为：index(BOS) index(你) index(好),

那么算损失的时候我们的目标为：index(你) index(好) index(EOS)

attention原理就不再说明了，相信各位也有一定基础，网上也有很精简的解释

最后给出结果，可能是分词不够精确吧，英文我用的是字母为单位的，中文我用的单个字做单位，数据也是比较少，只用了5000句话做训练(有好的GPU可以试一下用大一点的数据集)，训练了2000轮，所以我感觉我现在训练的模型只是将句子背下来，没有创新能力，用单词作为单位可能会好一点(果然学深度学习确实很吃配置啊！)

Transformer之机器翻译_第2张图片

上代码

Transformer之机器翻译_第3张图片

对了如果要训练记得把config的device重新转为cuda就行

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