Transformer的最简洁pytorch实现

目录

前言

1. 数据预处理

2. 模型参数

3. Positional Encoding

4. Pad Mask

5. Subsequence Mask

6. ScaledDotProductAttention

7. MultiHeadAttention

8. FeedForward Networks

9. Encoder Layer

10. Encoder

11. Decoder Layer

12. Decoder

13. Transformer

14. 训练

15. 测试

附1：对注意力分头的探究

附2：模型中的数据流动 

---

前言

本文是参考了如下代码后对Transformer进行的尽量简洁实现，适合初学者把握模型核心要点

• Transformer的PyTorch实现 - mathor
• http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/ (哈佛NLP团队实现版本)

完整代码发布在github上，包含jupyter实现和.py实现，欢迎star： https://github.com/BoXiaolei/MyTransformer_pytorch

1. 数据预处理

import math
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as Data
# 姑且把导包也放在这个地方吧



# S: 起始标记
# E: 结束标记
# P：意为padding，将当前序列补齐至最长序列长度的占位符
sentence = [
    # enc_input   dec_input    dec_output
    ['ich mochte ein bier P','S i want a beer .', 'i want a beer . E'],
    ['ich mochte ein cola P','S i want a coke .', 'i want a coke . E'],
]

# 词典，padding用0来表示
# 源词典
src_vocab = {'P':0, 'ich':1,'mochte':2,'ein':3,'bier':4,'cola':5}
src_vocab_size = len(src_vocab) # 6
# 目标词典（包含特殊符）
tgt_vocab = {'P':0,'i':1,'want':2,'a':3,'beer':4,'coke':5,'S':6,'E':7,'.':8}
# 反向映射词典，idx ——> word
idx2word = {v:k for k,v in tgt_vocab.items()}
tgt_vocab_size = len(tgt_vocab) # 9

src_len = 5 # 输入序列enc_input的最长序列长度，其实就是最长的那句话的token数
tgt_len = 6 # 输出序列dec_input/dec_output的最长序列长度

# 构建模型输入的Tensor
def make_data(sentence):
    enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = [],[],[]
    for i in range(len(sentence)):
        enc_input = [src_vocab[word] for word in sentence[i][0].split()]
        dec_input = [tgt_vocab[word] for word in sentence[i][1].split()]
        dec_output = [tgt_vocab[word] for word in sentence[i][2].split()]
        
        enc_inputs.append(enc_input)
        dec_inputs.append(dec_input)
        dec_outputs.append(dec_output)
        
    # LongTensor是专用于存储整型的，Tensor则可以存浮点、整数、bool等多种类型
    return torch.LongTensor(enc_inputs),torch.LongTensor(dec_inputs),torch.LongTensor(dec_outputs)

enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = make_data(sentence)

print(' enc_inputs: \n', enc_inputs)  # enc_inputs: [2,5]
print(' dec_inputs: \n', dec_inputs)  # dec_inputs: [2,6]
print(' dec_outputs: \n', dec_outputs) # dec_outputs: [2,6]

 enc_inputs: 
 tensor([[1, 2, 3, 4, 0],
        [1, 2, 3, 5, 0]])
 dec_inputs: 
 tensor([[6, 1, 2, 3, 4, 8],
        [6, 1, 2, 3, 5, 8]])
 dec_outputs: 
 tensor([[1, 2, 3, 4, 8, 7],
        [1, 2, 3, 5, 8, 7]])

# 使用Dataset加载数据
class MyDataSet(Data.Dataset):
    def __init__(self,enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs):
        super(MyDataSet,self).__init__()
        self.enc_inputs = enc_inputs
        self.dec_inputs = dec_inputs
        self.dec_outputs = dec_outputs
        
    def __len__(self):
        # 我们前面的enc_inputs.shape = [2,5],所以这个返回的是2
        return self.enc_inputs.shape[0] 
    
    # 根据idx返回的是一组 enc_input, dec_input, dec_output
    def __getitem__(self, idx):
        return self.enc_inputs[idx], self.dec_inputs[idx], self.dec_outputs[idx]

# 构建DataLoader
loader = Data.DataLoader(dataset=MyDataSet(enc_inputs,dec_inputs, dec_outputs),batch_size=2,shuffle=True)

 

2. 模型参数

# 用来表示一个词的向量长度
d_model = 512

# FFN的隐藏层神经元个数
d_ff = 2048

# 分头后的q、k、v词向量长度，依照原文我们都设为64
# 原文：queries and kes of dimention d_k,and values of dimension d_v .所以q和k的长度都用d_k来表示
d_k = d_v = 64

# Encoder Layer 和 Decoder Layer的个数
n_layers = 6

# 多头注意力中head的个数，原文：we employ h = 8 parallel attention layers, or heads
n_heads = 8

• Transformer包含Encoder和Decoder

• Encoder和Decoder各自包含6个Layer

• Encoder Layer中包含 Self Attention 和 FFN 两个Sub Layer

• Decoder Layer中包含 Masked Self Attention、 Cross Attention、 FFN 三个Sub Layer

• 布局如图：

3. Positional Encoding

用于为输入的词向量进行位置编码
原文：The positional encodings have the same dimension d_model as the embeddings, so that the two can be summed

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): # dropout是原文的0.1，max_len原文没找到
        '''max_len是假设的一个句子最多包含5000个token'''
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        # 开始位置编码部分,先生成一个max_len * d_model 的矩阵，即5000 * 512
        # 5000是一个句子中最多的token数，512是一个token用多长的向量来表示，5000*512这个矩阵用于表示一个句子的信息
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        pos = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # pos：[max_len,1],即[5000,1]
        # 先把括号内的分式求出来,pos是[5000,1],分母是[256],通过广播机制相乘后是[5000,256]
        div_term = pos / pow(10000.0,torch.arange(0, d_model, 2).float() / d_model)
        # 再取正余弦
        pe[:, 0::2] = torch.sin(div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(div_term)
        # 一个句子要做一次pe，一个batch中会有多个句子，所以增加一维用来和输入的一个batch的数据相加时做广播
        pe = pe.unsqueeze(0) # [5000,512] -> [1,5000,512] 
        # 将pe作为固定参数保存到缓冲区，不会被更新
        self.register_buffer('pe', pe)
        
        
    def forward(self, x):
        '''x: [batch_size, seq_len, d_model]'''
        # 5000是我们预定义的最大的seq_len，就是说我们把最多的情况pe都算好了，用的时候用多少就取多少
        x = x + self.pe[:, :x.size(1), :]
        return self.dropout(x) # return: [batch_size, seq_len, d_model], 和输入的形状相同
        

4. Pad Mask

• 首先我们要清楚，这是一个计算mask的函数，它的返回是一个布尔矩阵，为True的位置是需要被mask掉的，False的位置是不需要动的
• 其次这个函数是理解Transformer代码中非常重要的一环，因为我们输入模型的句子有长有短，我们用占位符P统一补足成了最长的那个句子的长度，而这些占位符是没有意义的，不能让他们吸收到query的注意力，因此我们要把这些位置设为True
• 这个计算出的mask在何时被使用呢？
  • 在query和key的转置相乘得出（len_q,len_k）这个注意力分数矩阵以后，将使用本函数得到的mask来掩盖相乘结果矩阵
  • 原来的相乘结果矩阵（len_q,len_k）中第 i 行第 j 列的意义是“作为q的序列中第i个词对作为k的序列中第j个词的注意力分数”，而第 i 整行就是q中这个词对k中所有词的注意力，第 j 整列就是q中所有词对k中第j个词的注意力分数，作为padding，q中的所有词都不应该注意它，因此对应列均需设为True
• 为什么只有k的padding位被mask了，q的padding位为什么没被mask？（即此函数的返回矩阵为什么只有最后几列是True，最后几行不应该也是True么）
  • 按理来说是这样的，作为padding不该被别人注意，同时它也不该注意别人，计算出的padding对其他词的注意力也是无意义的，我们这里其实是偷了个懒，但这是因为：q中的padding对k中的词的注意力我们是不会用到的，因为我们不会用一个padding字符去预测下一个词，并且它的向量表示不管怎么更新都不会影响到别的q中别的词的计算，所以我们就放任自流了。但k中的padding不一样，如果不管它将无意义的吸收掉大量q中词汇的注意力，使得模型的学习出现偏差。
  • p.s. 哈佛团队也是这么实现的

# 为enc_input和dec_input做一个mask，把占位符P的token（就是0） mask掉
# 返回一个[batch_size, len_q, len_k]大小的布尔张量，True是需要mask掉的位置
def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    # seq_k.data.eq(0)返回一个等大的布尔张量，seq_k元素等于0的位置为True,否则为False
    # 然后扩维以保证后续操作的兼容(广播)
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1) # pad_attn_mask: [batch_size,1,len_k]
    # 要为每一个q提供一份k，所以把第二维度扩展了q次
    # 另注意expand并非真正加倍了内存，只是重复了引用，对任意引用的修改都会修改原始值
    # 这里是因为我们不会修改这个mask所以用它来节省内存
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k) # return: [batch_size, len_q, len_k]
    # 返回的是batch_size个 len_q * len_k的矩阵，内容是True和False，
    # 第i行第j列表示的是query的第i个词对key的第j个词的注意力是否无意义，若无意义则为True，有意义的为False（即被padding的位置是True）

5. Subsequence Mask

此函数对应Transformer模型架构中Decoder的第一个注意力“Masked Multi-Head self Attention”中的Masked一词，作用是防止模型看到未来时刻的输入

• 怎么理解呢？
  • 其实这需要结合实际使用模型进行预测时的数据流动来理解（可以参考本文最后一部分的测试流程图），因为实际的预测中解码器Decoder其实是一个词一个词累积着的输出的(每次比上回多一个)，每输出一个词就会把这个词拼到新的dec_input中，然后再预测下一个词，直到输出终止标记，这是测试过程。而我们为了让模型学到最精确的表示，每一回我们喂给decoder的都是“正确答案”，但是我们的模型必须依照真实的使用场景来训练，所以我们需要让decoder只看到当前时刻以前的输出（即正确答案不能多看，最多看到当前这个题的就行了），而实现这一目的的方法就是：屏蔽掉当前时刻以后的注意力分数，而这个时间上“以后”的概念，现现在数据上就是序列中token的前后顺序，所以当前token之后的都需要被mask

# 用于获取对后续位置的掩码，防止在预测过程中看到未来时刻的输入
# 原文：to prevent positions from attending to subsequent positions
def get_attn_subsequence_mask(seq):
    """seq: [batch_size, tgt_len]"""
    # batch_size个 tgt_len * tgt_len的mask矩阵
    attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]
    # np.triu 是生成一个 upper triangular matrix 上三角矩阵，k是相对于主对角线的偏移量
    # k=1意为不包含主对角线（从主对角线向上偏移1开始）
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte() # 因为只有0、1所以用byte节省内存
    return subsequence_mask  # return: [batch_size, tgt_len, tgt_len]
   

  因为这个mask只用于解码器中的第一个self attention，q和k都是自己（dec_input），所以是一个方阵

6. ScaledDotProductAttention

此函数用于计算缩放点积注意力，在MultiHeadAttention中被调用

class ScaledDotProductionAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductionAttention, self).__init__()

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
        '''
        Q: [batch_size, n_heads, len_q, d_k]
        K: [batch_size, n_heads, len_k, d_k]
        V: [batch_size, n_heads, len_v(=len_k), d_v] 全文两处用到注意力，一处是self attention，另一处是co attention，前者不必说，后者的k和v都是encoder的输出，所以k和v的形状总是相同的
        attn_mask: [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        '''
        # 1) 计算注意力分数QK^T/sqrt(d_k)
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)  # scores: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        # 2)  进行 mask 和 softmax
        # mask为True的位置会被设为-1e9
        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)  # attn: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        # 3) 乘V得到最终的加权和
        context = torch.matmul(attn, V)  # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v]
        '''
        得出的context是每个维度(d_1-d_v)都考虑了在当前维度(这一列)当前token对所有token的注意力后更新的新的值，
        换言之每个维度d是相互独立的，每个维度考虑自己的所有token的注意力，所以可以理解成1列扩展到多列

        返回的context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v]本质上还是batch_size个句子，
        只不过每个句子中词向量维度512被分成了8个部分，分别由8个头各自看一部分，每个头算的是整个句子(一列)的512/8=64个维度，最后按列拼接起来
        '''
        return context # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v]

7. MultiHeadAttention

多头注意力的实现，Transformer的核心

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_K = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.concat = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, input_Q, input_K, input_V, attn_mask):
        '''
        input_Q: [batch_size, len_q, d_model] len_q是作为query的句子的长度，比如enc_inputs（2,5,512）作为输入，那句子长度5就是len_q
        input_K: [batch_size, len_k, d_model]
        input_K: [batch_size, len_v(len_k), d_model]
        attn_mask: [batch_size, seq_len, seq_len]
        '''
        residual, batch_size = input_Q, input_Q.size(0)

        # 1）linear projection [batch_size, seq_len, d_model] ->  [batch_size, n_heads, seq_len, d_k/d_v]
        Q = self.W_Q(input_Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1, 2) # Q: [batch_size, n_heads, len_q, d_k]
        K = self.W_K(input_K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1, 2) # K: [batch_size, n_heads, len_k, d_k]
        V = self.W_V(input_V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1, 2) # V: [batch_size, n_heads, len_v(=len_k), d_v]

        # 2）计算注意力
        # 自我复制n_heads次，为每个头准备一份mask
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)  # attn_mask: [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        context = ScaledDotProductionAttention()(Q, K, V, attn_mask) # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v]

        # 3）concat部分
        context = torch.cat([context[:,i,:,:] for i in range(context.size(1))], dim=-1)
        output = self.concat(context)  # [batch_size, len_q, d_model]
        return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual)  # output: [batch_size, len_q, d_model]

        '''        
        最后的concat部分，网上的大部分实现都采用的是下面这种方式（也是哈佛NLP团队的写法）
        context = context.transpose(1, 2).reshape(batch_size, -1, d_model)
        output = self.linear(context)
        但是我认为这种方式拼回去会使原来的位置乱序，于是并未采用这种写法，两种写法最终的实验结果是相近的
        '''

 

8. FeedForward Networks

这部分代码很简单，对应模型图中的 Feed Forward和 Add & Norm

class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
        # 就是一个MLP
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model)
        )

    def forward(self, inputs):
        '''inputs: [batch_size, seq_len, d_model]'''
        residual = inputs
        output = self.fc(inputs)
        return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual) # return： [batch_size, seq_len, d_model] 形状不变

9. Encoder Layer

包含一个MultiHeadAttention和一个FFN

class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PositionwiseFeedForward()

    def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):
        '''
        enc_inputs: [batch_size, src_len, d_model]
        enc_self_attn_mask: [batch_size, src_len, src_len]
        '''
        # Q、K、V均为 enc_inputs
        enc_ouputs = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs, enc_inputs, enc_self_attn_mask) # enc_ouputs: [batch_size, src_len, d_model]
        enc_ouputs = self.pos_ffn(enc_ouputs) # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        return enc_ouputs  # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]

10. Encoder

包含一个源序列词向量嵌入nn.Embedding、一个位置编码PositionalEncoding和6个Encoder Layer

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        # 直接调的现成接口完成词向量的编码，输入是类别数和每一个类别要映射成的向量长度
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)
        self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)])

    def forward(self, enc_inputs):
        '''enc_inputs: [batch_size, src_len]'''
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs) # [batch_size, src_len] -> [batch_size, src_len, d_model]
        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs) # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        # Encoder中是self attention，所以传入的Q、K都是enc_inputs
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs)  # enc_self_attn_mask: [batch_size, src_len, src_len]
        for layer in self.layers:
            enc_outputs = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
        return enc_outputs  # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]

11. Decoder Layer

包含两个MultiHeadAttention和一个FFN

class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PositionwiseFeedForward()

    def forward(self, dec_inputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask):
        '''
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len, d_model]
        enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        dec_self_attn_mask: [batch_size, tgt_len, tgt_len]
        dec_enc_attn_mask: [batch_size, tgt_len, src_len] 前者是Q后者是K
        '''
        dec_outputs = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, dec_inputs, dec_self_attn_mask)
        dec_outputs = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
        dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs)

        return dec_outputs # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model]

12. Decoder

包含一个目标序列词向量序列嵌入nn.Embedding、一个位置编码PositionalEncoding还有6个Decoder Layer

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.tgt_emb = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)
        self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer() for _ in range(n_layers)])


    def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs):
        '''
        这三个参数对应的不是Q、K、V，dec_inputs是Q，enc_outputs是K和V，enc_inputs是用来计算padding mask的
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
        enc_inpus: [batch_size, src_len]
        enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        '''
        dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs)
        dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs).cuda()
        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda()
        dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda()
        # 将两个mask叠加，布尔值可以视为0和1，和大于0的位置是需要被mask掉的，赋为True，和为0的位置是有意义的为False
        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask +
                                       dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda()
        # 这是co-attention部分，为啥传入的是enc_inputs而不是enc_outputs呢
        dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs)

        for layer in self.layers:
            dec_outputs = layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask)

        return dec_outputs # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model]

13. Transformer

包含一个Encoder、一个Decoder、一个nn.Linear

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder().cuda()
        self.decoder = Decoder().cuda()
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size).cuda()

    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        '''
        enc_inputs: [batch_size, src_len]
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
        '''
        enc_outputs = self.encoder(enc_inputs)
        dec_outputs = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)
        dec_logits = self.projection(dec_outputs) # dec_logits: [batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size]

        # 解散batch，一个batch中有batch_size个句子，每个句子有tgt_len个词（即tgt_len行），
        # 现在让他们按行依次排布，如前tgt_len行是第一个句子的每个词的预测概率，
        # 再往下tgt_len行是第二个句子的，一直到batch_size * tgt_len行
        return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1))  #  [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]
        '''最后变形的原因是：nn.CrossEntropyLoss接收的输入的第二个维度必须是类别'''

14. 训练

model = Transformer().cuda()
model.train()
# 损失函数,忽略为0的类别不对其计算loss（因为是padding无意义）
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.99)

# 训练开始
for epoch in range(1000):
    for enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs in loader:
        '''
        enc_inputs: [batch_size, src_len] [2,5]
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len] [2,6]
        dec_outputs: [batch_size, tgt_len] [2,6]
        '''
        enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = enc_inputs.cuda(), dec_inputs.cuda(), dec_outputs.cuda()
        outputs = model(enc_inputs, dec_inputs) # outputs: [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]
        # outputs: [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size], dec_outputs: [batch_size, tgt_len]
        loss = criterion(outputs, dec_outputs.view(-1))  # 将dec_outputs展平成一维张量

        # 更新权重
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        print(f'Epoch [{epoch + 1}/1000], Loss: {loss.item()}')

torch.save(model, 'MyTransformer.pth')

训练1000个epoch的输出：

Epoch [1/1000], Loss: 2.1738522052764893
Epoch [2/1000], Loss: 2.0738959312438965
Epoch [3/1000], Loss: 1.9049569368362427
Epoch [4/1000], Loss: 1.5952812433242798
Epoch [5/1000], Loss: 1.3922237157821655
Epoch [6/1000], Loss: 1.2176579236984253
Epoch [7/1000], Loss: 0.9465160965919495
Epoch [8/1000], Loss: 0.7412980198860168
Epoch [9/1000], Loss: 0.5801363587379456
Epoch [10/1000], Loss: 0.3842979967594147
......
Epoch [990/1000], Loss: 3.3477856504759984e-06
Epoch [991/1000], Loss: 3.576270273697446e-06
Epoch [992/1000], Loss: 3.675609832498594e-06
Epoch [993/1000], Loss: 5.632609827443957e-06
Epoch [994/1000], Loss: 4.202114723739214e-06
Epoch [995/1000], Loss: 3.91402772947913e-06
Epoch [996/1000], Loss: 3.566336090443656e-06
Epoch [997/1000], Loss: 3.2285781799146207e-06
Epoch [998/1000], Loss: 4.897496637568111e-06
Epoch [999/1000], Loss: 3.894158908224199e-06
Epoch [1000/1000], Loss: 3.665677240860532e-06 

15. 测试

# 原文使用的是大小为4的beam search，这里为简单起见使用更简单的greedy贪心策略生成预测，不考虑候选，每一步选择概率最大的作为输出
# 如果不使用greedy_decoder，那么我们之前实现的model只会进行一次预测得到['i']，并不会自回归，所以我们利用编写好的Encoder-Decoder来手动实现自回归（把上一次Decoder的输出作为下一次的输入，直到预测出终止符）
def greedy_decoder(model, enc_input, start_symbol):
    """enc_input: [1, seq_len] 对应一句话"""
    enc_outputs = model.encoder(enc_input) # enc_outputs: [1, seq_len, 512]
    # 生成一个1行0列的，和enc_inputs.data类型相同的空张量，待后续填充
    dec_input = torch.zeros(1, 0).type_as(enc_input.data) # .data避免影响梯度信息
    next_symbol = start_symbol
    flag = True
    while flag:
        # dec_input.detach() 创建 dec_input 的一个分离副本
        # 生成了一个 只含有next_symbol的（1,1）的张量
        # -1 表示在最后一个维度上进行拼接cat
        # 这行代码的作用是将next_symbol拼接到dec_input中，作为新一轮decoder的输入
        dec_input = torch.cat([dec_input.detach(), torch.tensor([[next_symbol]], dtype=enc_input.dtype).cuda()], -1) # dec_input: [1,当前词数]
        dec_outputs = model.decoder(dec_input, enc_input, enc_outputs) # dec_outputs: [1, tgt_len, d_model]
        projected = model.projection(dec_outputs) # projected: [1, 当前生成的tgt_len, tgt_vocab_size]
        # max返回的是一个元组（最大值，最大值对应的索引），所以用[1]取到最大值对应的索引, 索引就是类别，即预测出的下一个词
        # keepdim为False会导致减少一维
        prob = projected.squeeze(0).max(dim=-1, keepdim=False)[1] # prob: [1],
        # prob是一个一维的列表，包含目前为止依次生成的词的索引，最后一个是新生成的（即下一个词的类别）
        # 因为注意力是依照前面的词算出来的，所以后生成的不会改变之前生成的
        next_symbol = prob.data[-1]
        if next_symbol == tgt_vocab['.']:
            flag = False
        print(next_symbol)
    return dec_input  # dec_input: [1,tgt_len]


# 测试
model = torch.load('MyTransformer.pth')
model.eval()
with torch.no_grad():
    # 手动从loader中取一个batch的数据
    enc_inputs, _, _ = next(iter(loader))
    enc_inputs = enc_inputs.cuda()
    for i in range(len(enc_inputs)):
        greedy_dec_input = greedy_decoder(model, enc_inputs[i].view(1, -1), start_symbol=tgt_vocab['S'])
        predict  = model(enc_inputs[i].view(1, -1), greedy_dec_input) # predict: [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]
        predict = predict.data.max(dim=-1, keepdim=False)[1]
        '''greedy_dec_input是基于贪婪策略生成的，而贪婪解码的输出是基于当前时间步生成的假设的输出。这意味着它可能不是最优的输出，因为它仅考虑了每个时间步的最有可能的单词，而没有考虑全局上下文。
        因此，为了获得更好的性能评估，通常会将整个输入序列和之前的假设输出序列传递给模型，以考虑全局上下文并允许模型更准确地生成输出
        '''
        print(enc_inputs[i], '->', [idx2word[n.item()] for n in predict])

tensor(1, device='cuda:0')
tensor(2, device='cuda:0')
tensor(3, device='cuda:0')
tensor(5, device='cuda:0')
tensor(8, device='cuda:0')
tensor([1, 2, 3, 5, 0], device='cuda:0') -> ['i', 'want', 'a', 'coke', '.']
tensor(1, device='cuda:0')
tensor(2, device='cuda:0')
tensor(3, device='cuda:0')
tensor(4, device='cuda:0')
tensor(8, device='cuda:0')
tensor([1, 2, 3, 4, 0], device='cuda:0') -> ['i', 'want', 'a', 'beer', '.']

 

附1：对注意力分头的探究

# 探究一下多头注意力从(batch_size, seq_len, d_model) 到 (batch_size,n_heads, seq_len, d_k/v)的意义

# 1、这是初始的q
q = torch.arange(120).reshape(2,5,12)
print(q)
print('------------------')
batch_size = 2
seq_len = 5
d_model = 12
n_heads = 3
d_k = 4

# 2、分成n_heads个头
new_q = q.view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
# 上面一行代码的形状变化：(2,5,12) -> (2,5,3,4) -> (2,3,5,4)
# 意义变化：最初是batch_size为2，一个batch中有2个句子，一个句子包含5个词，每个词由长度为12的向量表示
# 最后仍然是batch_size为2，但一个batch中有3个头，每个头包含一个句子，每个句子包含5个词，但每个词由长度为4的向量表示

print(new_q)
print(new_q.shape) # torch.Size([2, 3, 5, 4])
print('------------------')

# 3、将n_heads个头合并
final_q = q.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size, -1, d_model)
print(final_q)
print(final_q.shape)
print('------------------')

# 按原来的concat实现拼回去元素顺序和最初不同了，因此改成下面这种实现
final_q2 = torch.cat([new_q[:,i,:,:] for i in range(new_q.size(1))], dim=-1)
print(final_q2)
print(final_q2.shape)

tensor([[[  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11],
         [ 12,  13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23],
         [ 24,  25,  26,  27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35],
         [ 36,  37,  38,  39,  40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47],
         [ 48,  49,  50,  51,  52,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59]],

        [[ 60,  61,  62,  63,  64,  65,  66,  67,  68,  69,  70,  71],
         [ 72,  73,  74,  75,  76,  77,  78,  79,  80,  81,  82,  83],
         [ 84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,  91,  92,  93,  94,  95],
         [ 96,  97,  98,  99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107],
         [108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119]]])
------------------
tensor([[[[  0,   1,   2,   3],
          [ 12,  13,  14,  15],
          [ 24,  25,  26,  27],
          [ 36,  37,  38,  39],
          [ 48,  49,  50,  51]],

         [[  4,   5,   6,   7],
          [ 16,  17,  18,  19],
          [ 28,  29,  30,  31],
          [ 40,  41,  42,  43],
          [ 52,  53,  54,  55]],

         [[  8,   9,  10,  11],
          [ 20,  21,  22,  23],
          [ 32,  33,  34,  35],
          [ 44,  45,  46,  47],
          [ 56,  57,  58,  59]]],


        [[[ 60,  61,  62,  63],
          [ 72,  73,  74,  75],
          [ 84,  85,  86,  87],
          [ 96,  97,  98,  99],
          [108, 109, 110, 111]],

         [[ 64,  65,  66,  67],
          [ 76,  77,  78,  79],
          [ 88,  89,  90,  91],
          [100, 101, 102, 103],
          [112, 113, 114, 115]],

         [[ 68,  69,  70,  71],
          [ 80,  81,  82,  83],
          [ 92,  93,  94,  95],
          [104, 105, 106, 107],
          [116, 117, 118, 119]]]])
torch.Size([2, 3, 5, 4])
------------------
tensor([[[  0,  12,  24,  36,  48,   1,  13,  25,  37,  49,   2,  14],
         [ 26,  38,  50,   3,  15,  27,  39,  51,   4,  16,  28,  40],
         [ 52,   5,  17,  29,  41,  53,   6,  18,  30,  42,  54,   7],
         [ 19,  31,  43,  55,   8,  20,  32,  44,  56,   9,  21,  33],
         [ 45,  57,  10,  22,  34,  46,  58,  11,  23,  35,  47,  59]],

        [[ 60,  72,  84,  96, 108,  61,  73,  85,  97, 109,  62,  74],
         [ 86,  98, 110,  63,  75,  87,  99, 111,  64,  76,  88, 100],
         [112,  65,  77,  89, 101, 113,  66,  78,  90, 102, 114,  67],
         [ 79,  91, 103, 115,  68,  80,  92, 104, 116,  69,  81,  93],
         [105, 117,  70,  82,  94, 106, 118,  71,  83,  95, 107, 119]]])
torch.Size([2, 5, 12])
------------------
tensor([[[  0,   1,   2,   3,   4,   5,   6,   7,   8,   9,  10,  11],
         [ 12,  13,  14,  15,  16,  17,  18,  19,  20,  21,  22,  23],
         [ 24,  25,  26,  27,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  34,  35],
         [ 36,  37,  38,  39,  40,  41,  42,  43,  44,  45,  46,  47],
         [ 48,  49,  50,  51,  52,  53,  54,  55,  56,  57,  58,  59]],

        [[ 60,  61,  62,  63,  64,  65,  66,  67,  68,  69,  70,  71],
         [ 72,  73,  74,  75,  76,  77,  78,  79,  80,  81,  82,  83],
         [ 84,  85,  86,  87,  88,  89,  90,  91,  92,  93,  94,  95],
         [ 96,  97,  98,  99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107],
         [108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119]]])
torch.Size([2, 5, 12])

附2：模型中的数据流动 

以上就是全部内容了，感谢阅读