使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

目录

简介
环境设置
PyTorch基础
Transformer架构概述
实现Transformer的关键组件
5.1 多头注意力机制
5.2 前馈神经网络
5.3 位置编码
构建完整的Transformer模型
训练模型
总结与进阶建议

1. 简介
   Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。
2. 环境设置
   首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:
   bashCopypip install torch numpy matplotlib
3. PyTorch基础
   在开始之前,让我们快速回顾一下PyTorch的一些基本概念:
   pythonCopyimport torch
   import torch.nn as nn

创建张量

x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])

定义一个简单的神经网络层

linear = nn.Linear(5, 1)

前向传播

output = linear(x.float())

print(output)
在PyTorch中,一切都基于张量(Tensor)操作。nn.Module是所有神经网络模块的基类,我们将大量使用它来构建我们的Transformer组件。
4. Transformer架构概述
Transformer主要由以下部分组成:

多头注意力机制(Multi-Head Attention)
前馈神经网络(Feed Forward Neural Network)
层归一化(Layer Normalization)
位置编码(Positional Encoding)

我们将逐一实现这些组件,然后将它们组合成一个完整的Transformer模型。
5. 实现Transformer的关键组件
5.1 多头注意力机制
多头注意力是Transformer的核心组件。它允许模型同时关注输入的不同部分和表示子空间。

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        
        assert d_model % self.num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // self.num_heads
        
        self.wq = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.wk = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.wv = nn.Linear(d_model, d_model)
        
        self.dense &#