【PyTorch][chapter 27][李宏毅深度学习][transformer-1]

本文主要是介绍【PyTorch][chapter 27][李宏毅深度学习][transformer-1]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言：

transformer 是深度学习四大基础架构之一,最早Google 发表在NIPS（NeurIPS 全称神经信息处理系统大会), 是一种seq2seq 的模型.采用的Encoder-Decoder 结构,应用比较广泛。

比如文本生成，语音转换，视频生成.

相对RNN, LSTM ,transformer 可以并行计算,本篇重点介绍transformer 的Encoder 架构以及实现.

深度学习四大基础架构

MLP(BP), CNN, RNN, transformer

目录：

论文简介
Transorfomer 模型架构
Encoder 输入层
Transformer- Encoder 编码器
Multi-Head Attention 注意力机制
LayNorm
Transformer-Encoder PyTorch实现

一论文简介

1 摘要 Abstract

1.1 在主流的序列转录模型主要依赖循环,或者卷积神经网络,使用Encoder-Decoder 架构.

1.2 这篇文章提出了一种新的简单的架构：transformer 核心是self-attention.

1.3 通过机器翻译实验: 发现模型效果非常好.

2 结论 Conclusion

2.1: 这是一种序列转录模型. transformer主要应用了Mulite-Head Attention

2.2: 实验效果：在机器翻译效果比其它模型训练速度快,效果好

2.3：预测该技术在其它领域的应用：图片生成 ,语音生成 ,视频生成

2.4：代码位置

3 导言 Introduction

3.1: 现有技术：在seq2seq 里面常用的是 LSTM, RNN,GRU,CNN.

3.2 RNN的缺陷：

3.2.1 无法并行计算

3.2.2 当序列特别长的时候,前面的信息会丢失。

3.2.3 当序列特别长的时候,需要特别大的h 矩阵.内存开销大。

3.3 现有技术 attention已经在编码器,解码器中应用.

3.4 介绍 transformer 优势：不再采用了Recurrent 架构,只使用attention 架构

3.4.1 可以并行计算，速度特别快

3.4.2 长序列，前面的信息不丢失

4 相关工作 relate work

4.1 现有技术

4.1.1 cons2s ByteNet 利用卷积神经网络，但是难以处理长序列,优点是多输出通道

4.1.2 self-attention: 在不同任务都表现不错

4.1.3 End-to End 模型

4.2 transformer:

4.2.1 跟 RNN, Convolution 模型区别,第一个只依赖 self-attention来做

Encoder-Encoder的转录模型

4.2.2 使用了mulite-head attention

mulite-head 是使用cnn里面多输出通道原理

二模型（model architecture)

在序列转录模型里面现在较好的一个模型是Encoder-Decoder 架构，

transformer 采用的就是这种架构

编码器：

输入: $x_1,x_2,...x_n$

输出： $z_1,z_2,..z_n$

解码器： 采用自回归模型

输入： $z_1,z_2,..z_n$ 输出 $y_1$ 。

根据 $y_1$ 得到 $y_2$

根据 $y_1,y_2$ 得到 $y_3$

三 Encoder 输入层

输入的是一个句子：

1 先提取词向量信息 X（Input Embedding)（batch_size,seq_length, input_size)

2 再通过Positional Encoding 提取词向量的位置信息 PE(X)

3 最后得到含有位置信息的词向量 X=X+PE(X)

四 Transformer- Encoder 编码器

Encoder 由 N=5 相同的layer 组成.

每个layer 由2个sub-layer 组成

4.1 第一个sublayer

multi-Head attention->residual add->layerNorm

LayerNorm(x+sublayer(x))

4.2 第二个 sub-layer:

position-wise Feed Forward->residual add->layerNorm

LayerNorm(x+sublayer(x))

4.3 为什么叫simple,因为每个sub-layer 都是相同的

同时每个sub-layer 输出都是 $d_{model}=512$

4.4 masked

这个在Decoder 时候用到

原因： t时刻不应该看到t时刻以后的东西

假设query ,key 特征大小都是N

计算attention score 的时候， $Q_t$ 只希望看到 $k_1,k_2,...k_t$ ,

不希望看到 $[k_{t+1},..k_N]$

方案：把之后的score 设置成特别小的数-1e10 ，再通过softmax

计算得到的结果接近为0

4.5 FFN

最后还包含一个全连接的feed-forward network . 由两个线性层组成，激活函数是ReLU $a_1=ReLu(xW_1+b_1)$ : $W_1 \in R^{[512,2048]}$

$a_2= a_1W_2+b_2$ : $W_1 \in R^{[2048,512]}$

五 Multi-Head Attention 注意力机制

卷积神经网络多通道输出，Multi-Head 也是利用其特性，实现多通道效果

5.1 模型结构

把Q,K,V 投影到一个低维度空间,投影到低维空间（head_size=8)，然后单独做

Scaled Dot-Product Attention ,最后对得到的结果重新Concat,

$h=8,d_{model}=512,d_k=d_v=\frac{d_{model}}{h}=64$

5.2 Scaled Dot-product Attention

有两种注意力机制 additive attention & dot-product

这里主要用的是dot-prodct,区别是除以 $\sqrt{d_k}$ , 除以 $\sqrt{d_k}$ 原因

当 $d_k$ 较小的时候可以不除，论文里面 $d_k$ =512/8

$d_k$ 较大的时候，两个向量的内积较大,值最大的做softmax 后接近为1，其它的接近为0，

计算得到的梯度也小

六 LayNorm

6.1 输入shape X.shape =[batch, feature]

Batch Normalizaiton ，按列切分样本，统计其均值和方差，归一化

layer Normalizaition , 按行切分样本，统计其均值和方差，归一化

6.2 输入 X.shape =[batch, seq_length, feature]

Batch Normalization: 按照黑色方向切分样本,flatten后，统计其均值方差

Layer Normalization: 按照黑色方向切分样本,flatten后，统计其均值方差

6.3 原因

在时序预测的时候,样本的seq_length 可能会发生变化

Batch Nomralization 切出来的样本如下：样本长度变化较大的时候，算出来的均值和方差变化较大。当预测的时候会使用全局的均值和方差，导致误差较大

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Aug 5 22:55:46 2024

@author: cxf
"""

import torch
import torch.nn as nn

x = torch.tensor([ [1.0,1.0,1.0],
[1.0,2.0,4.0],
[1.0,5.0,5.0],
[1.0,3.0,4.0]])

batchNorm = nn.BatchNorm1d(num_features=3)

y = batchNorm(x)
print("\n BatchNorm: ",y)
#layerNorm

layerNorm = nn.LayerNorm(3)
out = layerNorm(x)
print("\n layerNorm: ",out)

七代码实现

论文超参数

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Aug 25 15:36:03 2024@author: cxf
"""
import torch
import torch.nn as nn
import mathclass  PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self,max_seq_len=1e3, d_model=512):super(PositionalEncoding,self).__init__()pe = torch.zeros((max_seq_len,d_model))div_even =torch.pow(1e4,torch.arange(0, 512, 2)/d_model)div_odd = torch.pow(1e4,torch.arange(1, 512, 2)/d_model)position = torch.arange(0, max_seq_len).unsqueeze(1)pe[:,0::2]= torch.sin(position/div_even)pe[:,1::2]= torch.cos(position/div_odd)pe=pe.unsqueeze(0)self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):batch_size, seq_len,embedding_size = x.shapex =x +self.pe[:,:seq_len,:].clone().detach()return xclass ScaledDotProduct_Attention(nn.Module):def __init__(self):super(ScaledDotProduct_Attention,self).__init__()self.softMax = nn.Softmax(dim=2)def forward(self, Q=None, K=None, V=None, attn_fill = None):batch_size, n_heads, seq_len,d_k = Q.shapescale = torch.matmul(Q,K.transpose(2,3))score = scale/math.sqrt(d_k**0.5)if attn_fill  is not None:score = scale.mask_fill(score,-1e9)attn_score = self.softMax(score)out = torch.matmul(attn_score,V)return outclass FFN(nn.Module):def __init__(self,input_size=512):super(FFN, self).__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(in_features=input_size, out_features=input_size*2),nn.ReLU(),nn.Linear(in_features=input_size*2, out_features=input_size))def forward(self,x):out = self.net(x)return outclass BlockAttention(nn.Module):def __init__(self, embedding_size, d_k,head_size):super(BlockAttention, self).__init__()self.layer_attention = MultiHeadAttention(embedding_size=512, d_k=64, head_size=8)self.layer_normal = nn.LayerNorm(embedding_size)def forward(self, x):x_residual = self.layer_attention(x,None)out = x_residual+xy = self.layer_normal(out)return yclass BlockFFN(nn.Module):def __init__(self, embedding_size):super(BlockFFN, self).__init__()self.layer_ffn = FFN()self.layer_normal = nn.LayerNorm(embedding_size)def forward(self, x):x_residual = self.layer_ffn(x)out = x_residual+xy = self.layer_normal(out)return yclass Encoder(nn.Module):def __init__(self,n=5,max_seq_len=1000,embedding_size=512,head_size=8):super(Encoder,self).__init__()d_k = int(embedding_size/head_size)self.layer_pe = PositionalEncoding(seq_len,embedding_size)layer = nn.Sequential(BlockAttention(embedding_size, d_k,head_size),BlockFFN(embedding_size))self.layers = nn.Sequential(*[layer for _ in range(n)])def forward(self, x):y = self.layers(x)return yclass MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self,embedding_size=512, d_k=64, head_size=8):super(MultiHeadAttention,self).__init__()#[batch,seq_len, embedding_size]self.W_Q = nn.Linear(embedding_size, embedding_size)self.W_k = nn.Linear(embedding_size, embedding_size)self.W_V = nn.Linear(embedding_size, embedding_size)self.attention_layer = ScaledDotProduct_Attention()self.linear_layer = nn.Linear(in_features=embedding_size, out_features=embedding_size)self.head_size = head_sizeself.d_model = embedding_sizeself.d_k = d_kdef forward(self, inputs, attn_mask):#inputs.shape  [batch, seq_len, embedding_size]batch_size, seq_num, embedding_size = inputs.shapeQ = self.W_Q(inputs)K = self.W_k(inputs)V = self.W_V(inputs)#[batch,seq_num,nheads, d_k]->[batch,head_size, seq_num,d_k]subQ = Q.view(batch_size, -1,self.head_size,self.d_k).transpose(1,2)subK = K.view(batch_size, -1,self.head_size,self.d_k).transpose(1,2)subV = V.view(batch_size, -1,self.head_size,self.d_k).transpose(1,2)#[batch,head_size, seq_len, d_k]Z =self.attention_layer(subQ,subK, subV)#[batch, seq_len, d_k*n_heads]Z= Z.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size,-1, self.d_model)print(Z.shape)out = self.linear_layer(Z)return outif __name__ == "__main__":max_seq_len =int(1e3)batch_size = 2embedding_size = 512head_size = 8d_k = int(embedding_size/head_size)seq_len = 3N = 5inputs = torch.rand(batch_size, seq_len, embedding_size)encoder = Encoder(N,max_seq_len,embedding_size,head_size)print(encoder)out = encoder(inputs)

参考：

3.【李宏毅机器学习2021】Transformer (上)_哔哩哔哩_bilibili

这篇关于【PyTorch][chapter 27][李宏毅深度学习][transformer-1]的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！