TransformerEncoder 类

标签：编码器 嵌入 positions self TransformerEncoder embed dropout

定义一个 TransformerEncoder 类，它是一个标准的 Transformer 编码器的实现，通常用于自然语言处理（NLP）任务中。Transformer 是由 Vaswani 等人提出的模型，广泛用于许多序列到序列的任务，如机器翻译、文本生成、图像处理等：

1. 类说明

TransformerEncoder 是一个 nn.Module 的子类，表示 Transformer 的编码器部分。它由多个 TransformerEncoderLayer 组成，每个 EncoderLayer 都包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）。

2. 初始化方法 (__init__)

def __init__(self, embed_dim, num_heads, layers, attn_dropout=0.0, relu_dropout=0.0, res_dropout=0.0,
             embed_dropout=0.0, attn_mask=False):

参数：

• embed_dim：表示输入嵌入的维度（例如每个 token 的向量表示的维度）。
• num_heads：多头自注意力机制中的头数，即 MultiHeadAttention 中的注意力头数。
• layers：Transformer 编码器层的数量。
• attn_dropout：应用于注意力权重的 dropout 比例。
• relu_dropout：应用于前馈网络的 ReLU 层的 dropout 比例。
• res_dropout：应用于残差连接的 dropout 比例。
• embed_dropout：应用于嵌入层的 dropout 比例。
• attn_mask：是否使用注意力遮罩（通常用于屏蔽未来的单词）。

---

• 初始化嵌入层：

  • self.embed_dim 设置了嵌入维度。
  • self.embed_scale = math.sqrt(embed_dim) 用来对输入进行缩放，通常是为了避免初始化时的值过大。
  • self.embed_positions = SinusoidalPositionalEmbedding(embed_dim) 用于位置编码，增强模型对序列顺序的感知。

• 构建编码器层：

  • self.layers = nn.ModuleList([]) 定义了一个空的 ModuleList 用于存储多个 Transformer 编码器层。
  • TransformerEncoderLayer 是每层编码器的实现，包含多头自注意力和前馈网络。
  • 每个编码器层的超参数（如 embed_dim, num_heads, attn_dropout）从初始化方法传入。

• 规范化（LayerNorm）：

  • self.layer_norm = LayerNorm(embed_dim) 定义了一个可选的 LayerNorm 层，通常用在网络的输出层，以稳定训练过程。

3. 前向传播方法 (forward)

def forward(self, x_in, x_in_k = None, x_in_v = None):

参数：

• x_in：输入的嵌入张量，形状为 (src_len, batch, embed_dim)，即输入的序列长度、批次大小和嵌入维度。
• x_in_k 和 x_in_v：可选的键和值张量，通常用于交叉注意力（cross-attention）机制，这在多模态学习（例如图像与文本结合）中较为常见。

---

1. 嵌入和位置编码：

   • x = self.embed_scale * x_in：输入的嵌入张量会进行缩放，embed_scale 是为了对嵌入进行归一化，使其适应模型训练。
   • x += self.embed_positions(x_in.transpose(0, 1)[:, :, 0]).transpose(0, 1)：对输入 x_in 加上位置编码，通过 SinusoidalPositionalEmbedding 添加位置信息。transpose(0, 1) 交换序列和批次维度，以便位置编码可以正确应用。

2. Dropout：

   • x = F.dropout(x, p=self.dropout, training=self.training)：对输入应用 dropout，以防止过拟合。

3. 处理键（Key）和值（Value）（如果有）：

   • x_k 和 x_v 是可选的键和值，分别代表自注意力机制中的键和值部分。
   • 对于 x_in_k 和 x_in_v，同样进行嵌入和位置编码操作。

4. 编码器层的堆叠：

   • for layer in self.layers：对每一层 TransformerEncoderLayer 进行迭代。
   • x = layer(x, x_k, x_v)：如果 x_in_k 和 x_in_v 不为空，则传入这些值执行交叉注意力操作。否则，使用普通的自注意力机制。

5. 归一化（可选）：

   • 如果 self.normalize 为 True，在最后应用 LayerNorm。
   • x = self.layer_norm(x)：通过 LayerNorm 规范化输出。

6. 返回值：

   • 返回处理后的输入 x。

4. 最大支持的输入长度 (max_positions)

def max_positions(self):
    """Maximum input length supported by the encoder."""
    if self.embed_positions is None:
        return self.max_source_positions
    return min(self.max_source_positions, self.embed_positions.max_positions())

该方法返回编码器支持的最大输入长度。如果有位置编码（embed_positions），则返回位置编码支持的最大长度。否则，返回 max_source_positions。

小结

该 TransformerEncoder 类实现了一个标准的 Transformer 编码器模块，可以通过堆叠多个 TransformerEncoderLayer 来处理序列数据。它包括：

• 输入嵌入和位置编码。
• 对输入应用 dropout。
• 通过多个编码器层（每层包含多头自注意力和前馈网络）处理输入数据。
• 可选的归一化层（LayerNorm）以稳定训练过程。

这种结构非常适合用于序列到序列的任务，如自然语言处理任务、机器翻译、图像处理等。

标签：编码器,嵌入,positions,self,TransformerEncoder,embed,dropout
From： https://blog.csdn.net/weixin_44012667/article/details/144291053