【机器学习】transformer框架理论详解和代码实现

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机器学习：Transformer框架理论详解和代码实现

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，被广泛应用于自然语言处理领域，特别是机器翻译任务。在本篇博文中，我们将首先介绍Transformer的理论知识，然后通过代码实现一个简单的Transformer模型。

Transformer的理论详解

Transformer网络由编码器和解码器两部分组成，每个部分中都包含多个层级的Transformer块。在每个Transformer块中，有两个子层：多头自注意力机制和前向神经网络。自注意力机制可以帮助模型在序列中捕捉长距离依赖关系，而前向神经网络则负责对每个位置的特征进行非线性变换。

具体来说，自注意力机制通过计算查询(Q)、键(K)和值(V)之间的加权组合来计算每个位置的表示。首先，计算Q和K之间的相似度得到注意力分数，然后通过Softmax函数归一化得到注意力权重，最后将权重与值V相乘并求和得到最终输出。多头自注意力机制通过并行计算多个注意力头，可以捕捉不同的语义信息。

前向神经网络通常由两个全连接层和一个激活函数（通常是ReLU）组成。这个非线性映射有助于模型更好地拟合非线性的数据关系。

Transformer的代码实现

下面我们将使用PyTorch实现一个简单的Transformer模型，实现一个简单的英文到法文的翻译任务。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtext.vocab import Vocab# 构建词汇表
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_iter_en = iter(train_data)
train_iter_fr = iter(train_data)
vocab_en = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter_en), specials=["<unk>", "<pad>", "<bos>", "<eos>"])
vocab_fr = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter_fr), specials=["<unk>", "<pad>", "<bos>", "<eos>"])# 构建Transformer模型
class Transformer(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_heads, num_layers):super(Transformer, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(embedding_dim, num_heads), num_layers)self.decoder = nn.TransformerDecoder(nn.TransformerDecoderLayer(embedding_dim, num_heads), num_layers)self.fc = nn.Linear(embedding_dim, vocab_size)def forward(self, src, trg):src_embedding = self.embedding(src)trg_embedding = self.embedding(trg)encoder_output = self.encoder(src_embedding)decoder_output = self.decoder(trg_embedding, encoder_output)output = self.fc(decoder_output)return output# 数据预处理和训练
# 略# 测试模型
model = Transformer(len(vocab_en), 256, 8, 6)
src = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5]).unsqueeze(0)
trg = torch.LongTensor([1, 2, 3, 4, 5]).unsqueeze(0)
output = model(src, trg)