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pytorch 实现transformer

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transformer理论部分见机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客

1 导入库

import math
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as Data

2 数据集处理

S: decoder输入的起始符号
E: decoder输出的终止符号
P: 出现不等长的sequence的时候，用来补长

S: Symbol that shows starting of decoding input
E: Symbol that shows endng of decoding output

P: Symbol that will fill in blank sequence
   if current batch data size is short than time steps

sentences = [
        # enc_input           dec_input         dec_output
        ['ich mochte ein bier', 'S i want a beer .', 'i want a beer . E'],
        ['ich mochte ein cola', 'S i want a coke .', 'i want a coke . E']
]

#encoder input和decoder input就不用说了，分别是transformer中encoder和decoder的输入
#decoder output就是我们理论上需要输出的东西(ground truth)（预测的句子和这个进行比对，算loss）

#这里的输入数据集只是两对英德句子，每个字的索引（vocab）也是手动编码上去的
src_vocab = {'P' : 0, 'ich' : 1, 'mochte' : 2, 'ein' : 3, 'bier' : 4, 'cola' : 5}
Padding Should be Zero
#每一个batch里面的句子长度是一样的，那么不足的部分就需要补Padding

src_vocab_size = len(src_vocab)

tgt_vocab = {'P' : 0, 'i' : 1, 'want' : 2, 'a' : 3, 'beer' : 4, 'coke' : 5, 'S' : 6, 'E' : 7, '.' : 8}

idx2word = {i: w for i, w in enumerate(tgt_vocab)}
#idx2word 键值是数字，value是对应的英文单词

tgt_vocab_size = len(tgt_vocab)

src_len = 5
enc_input max sequence length
#encoder 输入的句子的长度（不足的部分补padding）

tgt_len = 6
dec_input(=dec_output) max sequence length
#decoder输出的目标句子的长度（算上起始符S和终止符E之后）

3 transformer的参数

Transformer Parameters
d_model = 512
#每一个词的 word embedding 用多少维表示
#（包括positional encoding应该用多少维表示，因为这两个要维度相加，应该是一样的维度）

d_ff = 2048
FeedForward dimension
#forward线性层变成多少维
#(d_model->d_ff->d_model)

d_k = d_v = 64  # dimension of K(=Q), V
#K，Q，V矩阵的维度
#K和Q一定是一样的，因为要K乘Q的转置
#V不一定,这里我们认为是一样的

'''
换一种说法，就是我在进行self-attention的时候，
从input（加了位置编码之后的input）线性变换之后的三个向量 K，Q，V的维度
'''

n_layers = 6
#encoder和decoder各有多少层

n_heads = 8
#multi-head attention有几个头

4 数据预处理

将encoder_input、decoder_input和decoder_output进行id化

def make_data(sentences):
    enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = [], [], []

    for i in range(len(sentences)):
    #对于输入的每一句话

        enc_input = [src_vocab[n] for n in sentences[i][0].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中encoder_input对应的id编码
        for _ in range(src_len-len(enc_input)):
            enc_input.append(0)
        #encoder_input 补长

        dec_input = [tgt_vocab[n] for n in sentences[i][1].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中decoder_input对应的id编码
        for _ in range(tgt_len-len(dec_input)):
            dec_input.append(0)
        #decoder_input补长

        dec_output = [tgt_vocab[n] for n in sentences[i][2].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中decoder_output对应的id编码
        for _ in range(tgt_len-len(dec_output)):
            dec_output.append(0)
        #decoder_output补长

#分别对encoder-input、decoder-input、decoder-output进行处理，分别放到一个list里面
        enc_inputs.extend(enc_input)
        dec_inputs.extend(dec_input)
        dec_outputs.extend(dec_output)

    return torch.LongTensor(enc_inputs), torch.LongTensor(dec_inputs), torch.LongTensor(dec_outputs)
#一定要是LongTensor

enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = make_data(sentences)

print(enc_inputs,'\n', dec_inputs,'\n', dec_outputs)
'''
tensor([[1, 2, 3, 4, 0],
        [1, 2, 3, 5, 0]])
 tensor([[6, 1, 2, 3, 4, 8],
        [6, 1, 2, 3, 5, 8]])
 tensor([[1, 2, 3, 4, 8, 7],
        [1, 2, 3, 5, 8, 7]])
'''

5 构建dataloader

要使用pytorch的dataloader，有以下两种构造方法
第一种方法——构造MyDataSet类，我们需要自己实现__len__方法和__getitem__方法
第二种方法 使用TensorDateset

具体可见 pytorch笔记：Dataloader_刘文巾的博客-CSDN博客

5.1 MyDataSet

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):
        return self.enc_inputs.shape[0]
    #有几个sentence

    def __getitem__(self, idx):
        return self.enc_inputs[idx], self.dec_inputs[idx], self.dec_outputs[idx]
    #根据索引找encoder_input,decoder_input,decoder_output

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

for step,(b_e_i,b_d_i,b_d_o) in enumerate(loader):
    print(b_e_i,'\n',b_d_i,'\n',b_d_o)
'''
tensor([[1, 2, 3, 4, 0],
        [1, 2, 3, 5, 0]])
 tensor([[6, 1, 2, 3, 4, 8],
        [6, 1, 2, 3, 5, 8]])
 tensor([[1, 2, 3, 4, 8, 7],
        [1, 2, 3, 5, 8, 7]])
'''

5.2 TensorDataset

torch_dataset=Data.TensorDataset(enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs)

loader2=Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,
    batch_size=2,
    shuffle=True)

for step,(b_e_i,b_d_i,b_d_o) in enumerate(loader2):
    print(b_e_i,'\n',b_d_i,'\n',b_d_o)
'''
tensor([[1, 2, 3, 5, 0],
        [1, 2, 3, 4, 0]])
 tensor([[6, 1, 2, 3, 5, 8],
        [6, 1, 2, 3, 4, 8]])
 tensor([[1, 2, 3, 5, 8, 7],
        [1, 2, 3, 4, 8, 7]])
'''

6 Transformer结构 （总体）

我改变一下顺序，先看一下总体的Transformer框架

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, bias=False).cuda()
#对decoder的输出转换维度，
#从隐藏层维数->输出词典大小（选取概率最大的那一个，作为我们的预测结果）

    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        '''
enc_inputs维度：[batch_size, src_len]
对encoder-input，我一个batch中有batch_size个sequence，一个sequence有src_len个字

dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
对decoder-input，我一个batch中有batch_size个sequence，一个sequence有tgt_len个字
        '''

        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)
enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]，
d_model是每一个字的word embedding长度

"""

enc_self_attns: [n_layers, batch_size, n_heads, src_len, src_len]
注意力矩阵，对encoder和decoder，每一层，每一句话，每一个头，每两个字之间都有一个权重系数，
这些权重系数组成了注意力矩阵
之后的dec_self_attns同理，当然decoder还有一个decoder-encoder的注意力矩阵
"""

        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)
dec_outpus: [batch_size, tgt_len, d_model],
#dec_self_attns: [n_layers, batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len],
#dec_enc_attn: [n_layers, batch_size, tgt_len, src_len]

        dec_logits = self.projection(dec_outputs)
#将输出的维度，从 [batch_size, tgt_len, d_model]变成[batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size]
dec_logits: [batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size]

        return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1)), enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns
'''
dec_logits view了之后的维度是 [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]，可以理解为，
一个长句子，这个句子有 batch_size*tgt_len 个单词.

每个单词用 tgt_vocab_size 维表示，表示这个单词为目标语言各个单词的概率，取概率最大者为这个单词的翻译
'''
    #Transformer 主要就是调用 Encoder 和 Decoder。最后返回

7 Encoder 结构

7.1 Encoder结构整体

nn.Embedding原理可见 pytorch 笔记： torch.nn.Embedding_刘文巾的博客-CSDN博客

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

        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
#对encoder的输入的每个单词进行词向量计算（src_vocab_size个词，每个词d_model的维度)

        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)
        #计算位置向量

        self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)])
        #将6个EncoderLayer组成一个module

    def forward(self, enc_inputs):
        '''
        enc_inputs: [batch_size, src_len]
        '''

        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs)
        #对每个单词进行词向量计算
        #enc_outputs [batch_size, src_len, d_model]

        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1)
        #添加位置编码
        #  enc_outputs [batch_size, src_len, d_model]

        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs)
         # enc_self_attn: [batch_size, src_len, src_len]
         #计算得到encoder-attention的pad martix

        enc_self_attns = []
        #创建一个列表，保存接下来要返回的字-字attention的值，不参与任何计算，供可视化用

        for layer in self.layers:
            # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
            # enc_self_attn: [batch_size, n_heads, src_len, src_len]
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)

            enc_self_attns.append(enc_self_attn)
            #再传进来就不用positional decoding
            #记录下每一次的attention
        return enc_outputs, enc_self_attns

#使用 nn.ModuleList() 里面的参数是列表，列表里面存了 n_layers 个 Encoder Layer

#由于我们控制好了 Encoder Layer 的输入和输出维度相同，所以可以直接用个 for 循环以嵌套的方式，
#将上一次 Encoder Layer 的输出作为下一次 Encoder Layer 的输入

7.2 positional encoding

buffer和parameter部分可见pytorch笔记 pytorch模型中的parameter与buffer_刘文巾的博客-CSDN博客

pytorch 实现transformer 
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()

        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

#max_len  （一个sequence的最大长度）
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
#pe [max_len,d_model]

        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
#position  [max_len，1]

        div_term = torch.exp(
            torch.arange(0, d_model, 2).float()
            * (-math.log(10000.0) / d_model))
div_term:[d_model/2]
#e^(-i*log10000/d_model)=10000^(-i/d_model)
#d_model为embedding_dimension

#两个相乘的维度为[max_len,d_model/2]
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
#计算position encoding
#pe的维度为[max_len,d_model],每一行的奇数偶数分别取sin和cos(position * div_term)里面的值

        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
#维度变成(max_len,1,d_model)，
#所以直接用pe=pe.unsqueeze(1)也可以

        self.register_buffer('pe', pe)
#放入buffer中，参数不会训练
#因为无论是encoder还是decoder，他每一个字的维度都是d_model
#同时他们的位置编码原理是一样的
#所以一个sequence中所需要加上的positional encoding是一样的。
#所以只需要存一个pe就可以了
#同时pe是固定的参数，不需要训练
#后续代码中，如果要使用位置编码，只需要self.pe即可，因为pe已经注册在buffer里面了

    def forward(self, x):
        '''
        x: [seq_len, batch_size, d_model]
        '''
        x = x + self.pe[:x.size(0), :,:]
#选取和x一样维度的seq_length，将pe加到x上
        return self.dropout(x)

7.3 get-attention-pad-mask

#由于在 Encoder 和 Decoder 中都需要进行 mask 操作，
#因此就无法确定这个函数的参数中 seq_len 的值，
#如果是在 Encoder 中调用的，seq_len 就等于 src_len
#如果是在 Decoder 中调用的，seq_len 就有可能等于 src_len，
#也有可能等于 tgt_len（因为 Decoder 有两个attention模块，两次 mask）
#src_len 是在encoder-decoder中的mask
#tgt_len是decoder中的mask

def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
#对于seq_q中的每一个元素，它都会和seq_k中的每一个元素有着一个相关联系数，这个系数组成一个矩阵：
#但是因为pad的存在，pad的这些地方是不参与我们attention的计算的
#那么就是我们这里要返回的东西就是辅助得到哪些位是需要pad的
#pad的位置标记上True
    '''
    seq_q: [batch_size, seq_len]
    seq_k: [batch_size, seq_len]
    seq_len could be src_len or it could be tgt_len
    seq_len in seq_q and seq_len in seq_k maybe not equal
    '''

    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()

    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)
#扩展一个维度，因为attention_matrix是三维的
pad_attn_mask [batch_size, 1, len_k]
#seq_q:[[1,2,3,4,0],[1,2,4,5,0]] ->pad_attn_mask [[F,F,F,F,T],[F,F,F,F,T]]

#通过seq_k.data.eq(0),判断哪些位是pad（pad的编码为0）
#举个例子，输入为 seq_data = [1, 2, 3, 4, 0]，seq_data.data.eq(0)
#就会返回 [False, False, False, False, True]

    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
#对于每一个batch_size对应的一行，都扩充为len_q行
[batch_size, len_q, len_k]

'''
seq_q=torch.Tensor([[1,2,3,4,0],[1,2,4,5,0]] )
print(seq_q.data.eq(0).unsqueeze(1))
print(seq_q.data.eq(0).unsqueeze(1).expand(2,5,5)  )
'''

解释一下这里expand之后矩阵的意思，以及为什么每一行是一样的

1amChinesepadding我FALSEFALSEFALSETRUE是FALSEFALSEFALSETRUE中FALSEFALSEFALSETRUE国FALSEFALSEFALSETRUE人FALSEFALSEFALSETRUE

假设我们用英文翻译中文。那么我们预测每一个中文字的时候，需要每个英文单词的权重。

这个权重就是之后attention matrix每一个元素里面的东西。

所以矩阵的大小是(len_q,len_k)

而我们这个函数做的是辅助attention matrix，知道哪些位是需要padding的，哪些是不需要的。所以维度需要和attention matrix一致。

7.4 Encoder Layer（整体）

class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
#多头注意力机制

        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()
#提取特征

    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]
        '''

        enc_outputs, attn = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs, enc_inputs, enc_self_attn_mask)
enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model],
#attn: [batch_size, n_heads, src_len, src_len] 每一个头一个注意力矩阵

enc_inputs to same Q,K,V
enc_inputs乘以WQ，WK，WV生成QKV矩阵
'''
为什么传三个？
因为这里传的是一样的
但在decoder-encoder的mulit-head里面
我们需要的decoder input ,encoder output, encoder output
所以为了使用方便，我们在定义enc_self_atten函数的时候就定义的是有三个形参的
'''

        enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs)
enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
#输入和输出的维度是一样的

        return enc_outputs, attn
#将上述组件拼起来，就是一个完整的 Encoder Layer

7.4.1 Multihead attention

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

        self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_K = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_V = nn.Linear(d_model, d_v * n_heads, bias=False)
#三个矩阵，分别对输入进行三次线性变化

        self.fc = nn.Linear(n_heads * d_v, d_model, bias=False)
        #变换维度

    def forward(self, input_Q, input_K, input_V, attn_mask):
        '''
        input_Q: [batch_size, len_q, d_model]
        input_K: [batch_size, len_k, d_model]
        input_V: [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)

        Q = self.W_Q(input_Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
        K = self.W_K(input_K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
        V = self.W_V(input_V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)
        #生成Q，K，V矩阵

'''
input_Q： [batch_size, len_q, d_model]
(W)-> [batch_size, len_q,d_k * n_heads]
(view)->[batch_size, len_q,n_heads,d_k]
(transpose)-> [batch_size,n_heads, len_q,d_k ]
'''

        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)
'''
attn_mask: [batch_size, seq_len, seq_len]
(unsqueeze)->[batch_size, 1, seq_len, seq_len]
(repeat)->[batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
'''

        context, attn = ScaledDotProductAttention()(Q, K, V, attn_mask)
context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v],
#attn: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]

        context = context.transpose(1, 2).reshape(batch_size, -1, n_heads * d_v)
context: [batch_size, len_q, n_heads * d_v]

        output = self.fc(context)
[batch_size, len_q, d_model]

        return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual), attn
#Add & Norm
'''
完整代码中一定会有三处地方调用 MultiHeadAttention()，Encoder Layer 调用一次，
传入的 input_Q、input_K、input_V 全部都是 enc_inputs；
Decoder Layer 中两次调用，第一次都是decoder_inputs；第二次是两个encoder_outputs和一个decoder——input
'''

7.4.2 Scaled-Dot-Product-Attention

class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, 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]
        attn_mask: [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        '''
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)
scores : [batch_size, n_heads, len_q, len_k]

        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)
#attn_mask所有为True的部分（即有pad的部分），scores填充为负无穷，也就是这个位置的值对于softmax没有影响

        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
#attn： [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
#对每一行进行softmax

        context = torch.matmul(attn, V)
[batch_size, n_heads, len_q, d_v]

        return context, attn
'''
这里要做的是，通过 Q 和 K 计算出 scores，然后将 scores 和 V 相乘，得到每个单词的 context vector

第一步是将 Q 和 K 的转置相乘没什么好说的，相乘之后得到的 scores 还不能立刻进行 softmax，
需要和 attn_mask 相加，把一些需要屏蔽的信息屏蔽掉，
attn_mask 是一个仅由 True 和 False 组成的 tensor，并且一定会保证 attn_mask 和 scores 的维度四个值相同（不然无法做对应位置相加）

mask 完了之后，就可以对 scores 进行 softmax 了。然后再与 V 相乘，得到 context
'''

7.4.3 PoswiseFeedForwardNet

用来提取特征的

class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model, bias=False)
        )

    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)
[batch_size, seq_len, d_model]

    #也有残差连接和layer normalization
    #这段代码非常简单，就是做两次线性变换，残差连接后再跟一个 Layer Norm

8 decoder结构

8.1 decoder 结构（整体）

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):
        '''
dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
enc_intpus: [batch_size, src_len]
enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] 经过六次encoder之后得到的东西
        '''

        dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs)
[batch_size, tgt_len, d_model]
#同样地，对decoder_layer进行词向量的生成

        dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda()
#计算他的位置向量
[batch_size, tgt_len, d_model]

        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda()
[batch_size, tgt_len, tgt_len]
#decoder的multi-head attention的mask（padding部分为True，其他为False）

        dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda()
[batch_size, tgt_len, tgt_len]
#当前时刻我是看不到未来时刻的东西的，要把之后的部门mask掉（
#看不到的部分为True，看得到的部分为False

        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda()
[batch_size, tgt_len, tgt_len]

#布尔+int  false 0 true 1，gt 大于 True
#这样把dec_self_attn_pad_mask和dec_self_attn_subsequence_mask里面为True的部分都剔除掉了
#也就是说，结果是所有需要被mask掉位置为True，不需要被mask掉的为False

        dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs)
[batc_size, tgt_len, src_len]
#在decoder的第二个attention里面使用

        dec_self_attns, dec_enc_attns = [], []
#decoder的两个attention模块

        for layer in self.layers:

            # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model],
            #dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len],
            #dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len]

            dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = \
                layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask)

            dec_self_attns.append(dec_self_attn)
            dec_enc_attns.append(dec_enc_attn)

        return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns

8.2 DecoderLayer

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

        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()

    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]
        '''

        dec_outputs, dec_self_attn = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, dec_inputs, dec_self_attn_mask)
dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model],
#dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len]
#先是decoder的self-attention

        dec_outputs, dec_enc_attn = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model]
dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len]
#再是encoder-decoder attention部分

        dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs) # [batch_size, tgt_len, d_model]
#特征提取

        return dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn
#在 Decoder Layer 中会调用两次 MultiHeadAttention，第一次是计算 Decoder Input 的 self-attention，得到输出 dec_outputs。
#然后将 dec_outputs 作为生成 Q 的元素，enc_outputs 作为生成 K 和 V 的元素，再调用一次

8.2.1 get_attn_subsequence_mask

def get_attn_subsequence_mask(seq):
#Subsequence Mask 只有 Decoder的self-attention会用到，主要作用是屏蔽未来时刻单词的信息。

'''
    seq: [batch_size, tgt_len]
'''

    attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]
#[batch_size, tgt_len, tgt_len]

    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1) # Upper triangular matrix
#首先通过 np.ones() 生成一个全 1 的方阵
#然后通过 np.triu() 生成一个上三角矩阵（对角线元素及其左下方全为0）

    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()
    #转化成byte类型的tensor

    return subsequence_mask
[batch_size, tgt_len, tgt_len]

'''
s=torch.Tensor([[1,1,1],[3,5,1]])
get_attn_subsequence_mask(s)

tensor([[[0, 1, 1],
         [0, 0, 1],
         [0, 0, 0]],

        [[0, 1, 1],
         [0, 0, 1],
         [0, 0, 0]]], dtype=torch.uint8)
'''

9 定义模型，损失函数和优化函数

model = Transformer().cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.99)

10 进行训练

for epoch in range(30):
    for enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs in loader:
        '''
      enc_inputs: [batch_size, src_len]
      dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
      dec_outputs: [batch_size, tgt_len]
      '''

    enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = enc_inputs.cuda(), dec_inputs.cuda(), dec_outputs.cuda()

    outputs, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns = model(enc_inputs, dec_inputs)
outputs: [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]

    loss = criterion(outputs, dec_outputs.view(-1))

    print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'loss =', '{:.6f}'.format(loss))

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

'''
Epoch: 0001 loss = 2.399018
Epoch: 0002 loss = 2.190828
Epoch: 0003 loss = 2.072805
Epoch: 0004 loss = 1.816573
Epoch: 0005 loss = 1.629891
Epoch: 0006 loss = 1.342404
Epoch: 0007 loss = 1.120496
Epoch: 0008 loss = 0.945255
Epoch: 0009 loss = 0.765375
Epoch: 0010 loss = 0.597852
Epoch: 0011 loss = 0.504108
Epoch: 0012 loss = 0.368425
Epoch: 0013 loss = 0.273608
Epoch: 0014 loss = 0.239933
Epoch: 0015 loss = 0.187699
Epoch: 0016 loss = 0.161942
Epoch: 0017 loss = 0.151922
Epoch: 0018 loss = 0.103952
Epoch: 0019 loss = 0.072388
Epoch: 0020 loss = 0.080190
Epoch: 0021 loss = 0.070481
Epoch: 0022 loss = 0.054710
Epoch: 0023 loss = 0.053659
Epoch: 0024 loss = 0.047746
Epoch: 0025 loss = 0.029473
Epoch: 0026 loss = 0.039323
Epoch: 0027 loss = 0.036756
Epoch: 0028 loss = 0.014491
Epoch: 0029 loss = 0.020453
Epoch: 0030 loss = 0.024998
'''

11 测试结果

enc_inputs, dec_inputs,dec_outputs = next(iter(loader))

predict, e_attn, d1_attn, d2_attn = model(enc_inputs[0].view(1, -1).cuda(), dec_inputs[0].view(1, -1).cuda())

predict = predict.data.max(1, keepdim=True)[1]

print(enc_inputs[0], '->', [idx2word[n.item()] for n in predict.squeeze()])
#tensor([1, 2, 3, 5, 0]) -> ['i', 'want', 'a', 'coke', '.', 'E']

'''
e_attn的形状[6,8,5,5] 六层 8头 5*5
d1_attn的形状[6,8,6,6] 六层 8头 6*6（decoder自己的attention）
d2_attn的形状[6,8,6,5] 六层 8头 6*5

'''

12 可视化attention

我们以encoder 最后一层的attention为例：

x=e_attn[-1].view(8,5,5)
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(8):
    plt.title('head'+str(i))
    seaborn.heatmap(x[i].data.cpu(),cmap='Blues')
    plt.show()

pytorch 实现transformer

pytorch 实现transformer

pytorch 实现transformer

pytorch 实现transformer

13 整体代码

#导入库
import math
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as Data

#***********************************************#
#数据集处理
S: Symbol that shows starting of decoding input
E: Symbol that shows endng of decoding output
P: Symbol that will fill in blank sequence if current batch data size is short than time steps
sentences = [
        # enc_input           dec_input         dec_output
        ['ich mochte ein bier', 'S i want a beer .', 'i want a beer . E'],
        ['ich mochte ein cola', 'S i want a coke .', 'i want a coke . E']
]
#encoder input和decoder input就不用说了，分别是transformer中encoder和decoder的输入
#decoder output就是我们理论上需要输出的东西（ground truth）（预测的句子和这个进行比对，算loss）
#这里的输入数据集只是两对英德句子，每个字的索引（vocab）也是手动编码上去的
src_vocab = {'P' : 0, 'ich' : 1, 'mochte' : 2, 'ein' : 3, 'bier' : 4, 'cola' : 5}
Padding Should be Zero
#每一个batch里面的句子长度是一样的，那么不足的部分就需要补Padding
src_vocab_size = len(src_vocab)

tgt_vocab = {'P' : 0, 'i' : 1, 'want' : 2, 'a' : 3, 'beer' : 4, 'coke' : 5, 'S' : 6, 'E' : 7, '.' : 8}
idx2word = {i: w for i, w in enumerate(tgt_vocab)}

tgt_vocab_size = len(tgt_vocab)

#***********************************************#
#参数定义4
src_len = 5 # enc_input max sequence length
#encoder 输入的句子的长度（不足的部分补padding）
tgt_len = 6 # dec_input(=dec_output) max sequence length
#decoder输出的目标句子的长度（算上起始符S和终止符E之后）

#***********************************************#
#transformer的参数
Transformer Parameters
d_model = 512
#每一个词的 word embedding 用多少位表示
#（包括positional encoding应该用多少位表示，因为这两个要维度相加，应该是一样的维度）
d_ff = 2048 # FeedForward dimension
#forward线性层变成多少位(d_model->d_ff->d_model)
d_k = d_v = 64  # dimension of K(=Q), V
#K，Q，V矩阵的维度（K和Q一定是一样的，因为要K乘Q的转置），V不一定
'''
换一种说法，就是我在进行self-attention的时候，
从input（当然是加了位置编码之后的input）线性变换之后的三个向量 K，Q，V的维度
'''
n_layers = 6
#encoder和decoder各有多少层
n_heads = 8
#multi-head attention有几个头
#***********************************************#

#数据预处理
#   将encoder_input、decoder_input和decoder_output进行id化

def make_data(sentences):
    enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = [], [], []
    for i in range(len(sentences)):
    #对于输入的每一句话
        enc_input = [src_vocab[n] for n in sentences[i][0].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中encoder_input对应的id编码
        for _ in range(src_len-len(enc_input)):
            enc_input.append(0)

        dec_input = [tgt_vocab[n] for n in sentences[i][1].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中decoder_input对应的id编码
        for _ in range(tgt_len-len(dec_input)):
            dec_input.append(0)

        dec_output = [tgt_vocab[n] for n in sentences[i][2].split()]
        # 每一次生成这一行sentence中decoder_output对应的id编码
        for _ in range(tgt_len-len(dec_output)):
            dec_output.append(0)
        #分别对encoder-input、decoder-input、decoder-output进行处理，分别放到一个list里面
        enc_inputs.append(enc_input)
        dec_inputs.append(dec_input)
        dec_outputs.append(dec_output)

    return torch.LongTensor(enc_inputs), torch.LongTensor(dec_inputs), torch.LongTensor(dec_outputs)

enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = make_data(sentences)
#***********************************************#

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):
        return self.enc_inputs.shape[0]
    #有几个sentence

    def __getitem__(self, idx):
        return self.enc_inputs[idx], self.dec_inputs[idx], self.dec_outputs[idx]
    #根据索引找encoder_input,decoder_input,decoder_output

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

#***********************************************#
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        #max_length_（一个sequence的最大长度）
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        #pe [max_len,d_model]
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        #position  [max_len，1]

        div_term = torch.exp(
            torch.arange(0, d_model, 2).float()
            * (-math.log(10000.0) / d_model))
        #div_term:[d_model/2]
        #e^(-i*log10000/d_model)=10000^(-i/d_model)
        #d_model为embedding_dimension

        #两个相乘的维度为[max_len,d_model/2]
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        #计算position encoding
        #pe的维度为[max_len,d_model],每一行的奇数偶数分别取sin和cos(position * div_term)里面的值
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        #维度变成(max_len,1,d_model)
        #所以直接用pe=pe.unsqueeze(1)也可以
        self.register_buffer('pe', pe)
        #放入buffer中，参数不会训练

    def forward(self, x):
        '''
        x: [seq_len, batch_size, d_model]
        '''
        x = x + self.pe[:x.size(0), :,:]
        #选取和x一样维度的seq_length，将pe加到x上
        return self.dropout(x)
#***********************************************#
#由于在 Encoder 和 Decoder 中都需要进行 mask 操作，
#因此就无法确定这个函数的参数中 seq_len 的值，
#如果是在 Encoder 中调用的，seq_len 就等于 src_len
#如果是在 Decoder 中调用的，seq_len 就有可能等于 src_len，
#也有可能等于 tgt_len（因为 Decoder 有两次 mask）
#src_len 是在encoder-decoder中的mask
#tgt_len是decdoer mask

def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    #对于seq_q中的每一个元素，它都会和seq_k中的每一个元素有着一个相关联系数，这个系数组成一个矩阵：
    #但是因为pad的存在，pad的这些地方是不参与我们attention的计算的，那么就是我们这里要返回的东西就是辅助得到哪些位是pad
    '''
    seq_q: [batch_size, seq_len]
    seq_k: [batch_size, seq_len]
    seq_len could be src_len or it could be tgt_len
    seq_len in seq_q and seq_len in seq_k maybe not equal
    '''
    #pad的位置标记上True
    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    #seq_q:[[1,2,3,4,0],[1,2,4,5,0]] ->pad_attn_mask [[F,F,F,F,T],[F,F,F,F,T]]
    #扩展一个维度，因为word embedding是三维的
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)
    # pad_attn_mask [batch_size, 1, len_k], False is masked
    #通过seq_k.data.eq(0),判断哪些位是pad（pad的编码为0）
    #举个例子，输入为 seq_data = [1, 2, 3, 4, 0]，seq_data.data.eq(0) 就会返回 [False, False, False, False, True]
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
    #对于每一个batch_size对应的一行，都扩充为len_q行
    # [batch_size, len_q, len_k]
#***********************************************#
def get_attn_subsequence_mask(seq):
#Subsequence Mask 只有 Decoder的self-attention会用到，主要作用是屏蔽未来时刻单词的信息。
    '''
    seq: [batch_size, tgt_len]
    '''
    attn_shape = [seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]
    #[batch_size, tgt_len, tgt_len]
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1) # Upper triangular matrix
    #首先通过 np.ones() 生成一个全 1 的方阵，然后通过 np.triu() 生成一个上三角矩阵（对角线元素及其左下方全为0）
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()
    #转化成byte类型的tensor
    return subsequence_mask # [batch_size, tgt_len, tgt_len]
#***********************************************#
class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, 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]
        attn_mask: [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]
        '''
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)
        # scores : [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)
        #attn_mask所有为True的部分（即有pad的部分），scores填充为负无穷，也就是这个位置的值对于softmax没有影响
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        #attn： [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        #对每一行进行softmax
        context = torch.matmul(attn, V)
        # [batch_size, n_heads, len_q, d_v]
        return context, attn
'''
这里要做的是，通过 Q 和 K 计算出 scores，然后将 scores 和 V 相乘，得到每个单词的 context vector

第一步是将 Q 和 K 的转置相乘没什么好说的，相乘之后得到的 scores 还不能立刻进行 softmax，
需要和 attn_mask 相加，把一些需要屏蔽的信息屏蔽掉，
attn_mask 是一个仅由 True 和 False 组成的 tensor，并且一定会保证 attn_mask 和 scores 的维度四个值相同（不然无法做对应位置相加）

mask 完了之后，就可以对 scores 进行 softmax 了。然后再与 V 相乘，得到 context
'''
#***********************************************#
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_K = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads, bias=False)
        self.W_V = nn.Linear(d_model, d_v * n_heads, bias=False)
        #三个矩阵，分别对输入进行三次线性变化
        self.fc = nn.Linear(n_heads * d_v, d_model, bias=False)
        #变换维度
    def forward(self, input_Q, input_K, input_V, attn_mask):
        '''
        input_Q: [batch_size, len_q, d_model]
        input_K: [batch_size, len_k, d_model]
        input_V: [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)
        #  [batch_size, len_q, d_model]
        #(W)-> [batch_size, len_q,d_k * n_heads]
        #(view)->[batch_size, len_q,n_heads,d_k]
        #(transpose)-> [batch_size,n_heads, len_q,d_k ]
        Q = self.W_Q(input_Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
        K = self.W_K(input_K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)
        V = self.W_V(input_V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)
        #生成Q，K，V矩阵

        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)
        # attn_mask : [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]

        context, attn = ScaledDotProductAttention()(Q, K, V, attn_mask)
        # context: [batch_size, n_heads, len_q, d_v],
        #attn: [batch_size, n_heads, len_q, len_k]
        context = context.transpose(1, 2).reshape(batch_size, -1, n_heads * d_v)
        # context: [batch_size, len_q, n_heads * d_v]
        output = self.fc(context)
        # [batch_size, len_q, d_model]
        return nn.LayerNorm(d_model).cuda()(output + residual), attn
'''
完整代码中一定会有三处地方调用 MultiHeadAttention()，Encoder Layer 调用一次，
传入的 input_Q、input_K、input_V 全部都是 enc_inputs；
Decoder Layer 中两次调用，第一次都是decoder_inputs；第二次是两个encoder_outputs和一个decoder——input
'''
#***********************************************#
class PoswiseFeedForwardNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_ff, bias=False),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(d_ff, d_model, bias=False)
        )
    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) # [batch_size, seq_len, d_model]
    #也有残差连接和layer normalization
    #这段代码非常简单，就是做两次线性变换，残差连接后再跟一个 Layer Norm
#***********************************************#
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
        #多头注意力机制
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()
        #提取特征

    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]
        '''

        # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model],
        #attn: [batch_size, n_heads, src_len, src_len] 每一个投一个注意力矩阵
        enc_outputs, attn = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs, enc_inputs, enc_self_attn_mask)
        # enc_inputs to same Q,K,V
        #乘以WQ，WK，WV生成QKV矩阵（为什么传三个？因为这里传的是一样的
        #但在decoder-encoder的mulit-head里面，我们需要的decoder input encoder output encoder output
        #所以为了使用方便，我们在定义enc_self_atten函数的时候就定义的使有三个形参的

        enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs)
        # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
        #输入和输出的维度是一样的
        return enc_outputs, attn
#将上述组件拼起来，就是一个完整的 Encoder Layer
#***********************************************#
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()

    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]
        '''
        # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len]
        dec_outputs, dec_self_attn = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, dec_inputs, dec_self_attn_mask)
        # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model], dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len]
        #先是decoder的self-attention

        dec_outputs, dec_enc_attn = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
        #再是encoder-decoder attention部分

        dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs) # [batch_size, tgt_len, d_model]
        #特征提取
        return dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn
#在 Decoder Layer 中会调用两次 MultiHeadAttention，第一次是计算 Decoder Input 的 self-attention，得到输出 dec_outputs。
#然后将 dec_outputs 作为生成 Q 的元素，enc_outputs 作为生成 K 和 V 的元素，再调用一次 MultiHeadAttention，得到的是 Encoder 和 Decoder Layer 之间的 context vector。最后将 dec_outptus 做一次维度变换，然后返回
#***********************************************#
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
        #对encoder的输入的每个单词进行词向量计算词向量/字向量（src——vocab_size个词，每个词d_model的维度)

        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)
        #计算位置向量

        self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)])
        #将6个EncoderLayer组成一个module

    def forward(self, enc_inputs):
        '''
        enc_inputs: [batch_size, src_len]
        '''
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs)
        #对每个单词进行词向量计算
        #enc_outputs [batch_size, src_len, d_model]

        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1)
        #添加位置编码
        #  enc_outputs [batch_size, src_len, d_model]

        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs)
         # enc_self_attn: [batch_size, src_len, src_len]
         #计算得到encoder-attention的pad martix

        enc_self_attns = []
        #创建一个列表，保存接下来要返回的字-字attention的值，不参与任何计算，供可视化用

        for layer in self.layers:
            # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]
            # enc_self_attn: [batch_size, n_heads, src_len, src_len]
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
            enc_self_attns.append(enc_self_attn)
            #再传进来就不用positional decoding
            #记录下每一次的attention
        return enc_outputs, enc_self_attns

#使用 nn.ModuleList() 里面的参数是列表，列表里面存了 n_layers 个 Encoder Layer

#由于我们控制好了 Encoder Layer 的输入和输出维度相同，所以可以直接用个 for 循环以嵌套的方式，
#将上一次 Encoder Layer 的输出作为下一次 Encoder Layer 的输入

#***********************************************#
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):
        '''
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
        enc_intpus: [batch_size, src_len]
        enc_outputs: [batsh_size, src_len, d_model] 经过六次encoder之后得到的东西
        '''
        dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs)
        # [batch_size, tgt_len, d_model]
        #同样地，对decoder_layer进行词向量的生成
        dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1).cuda()
        #计算他的位置向量
        # [batch_size, tgt_len, d_model]

        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs).cuda()
        # [batch_size, tgt_len, tgt_len]

        dec_self_attn_subsequence_mask = get_attn_subsequence_mask(dec_inputs).cuda()
        # [batch_size, tgt_len, tgt_len]
        #当前时刻我是看不到未来时刻的东西的

        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequence_mask), 0).cuda()
        # [batch_size, tgt_len, tgt_len]
        #布尔+int  false 0 true 1，gt 大于 True
        #这样把dec_self_attn_pad_mask和dec_self_attn_subsequence_mask里面为True的部分都剔除掉了
        #也就是说，即屏蔽掉了pad也屏蔽掉了mask

        dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs) # [batc_size, tgt_len, src_len]
        #在decoder的第二个attention里面使用
        dec_self_attns, dec_enc_attns = [], []

        for layer in self.layers:
            # dec_outputs: [batch_size, tgt_len, d_model],
            #dec_self_attn: [batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len],
            #dec_enc_attn: [batch_size, h_heads, tgt_len, src_len]
            dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn = \
                layer(dec_outputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask)
            dec_self_attns.append(dec_self_attn)
            dec_enc_attns.append(dec_enc_attn)
        return dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns
#***********************************************#
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, bias=False).cuda()
        #对decoder的输出转换维度，
        #从隐藏层维数->英语单词词典大小（选取概率最大的那一个，作为我们的预测结果）
    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        '''
        enc_inputs维度：[batch_size, src_len]
        对encoder-input，我一个batch中有几个sequence，一个sequence有几个字
        dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
        对decoder-input，我一个batch中有几个sequence，一个sequence有几个字
        '''
        # enc_outputs: [batch_size, src_len, d_model]，
        # d_model是每一个字的word embedding长度
"""
        enc_self_attns: [n_layers, batch_size, n_heads, src_len, src_len]
        注意力矩阵，对encoder和decoder，每一层，每一句话，每一个头，每两个字之间都有一个权重系数，
        这些权重系数组成了注意力矩阵(之后的dec_self_attns同理，当然decoder还有一个decoder-encoder的矩阵)
"""
        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)

        # dec_outpus: [batch_size, tgt_len, d_model],
        #dec_self_attns: [n_layers, batch_size, n_heads, tgt_len, tgt_len],
        #dec_enc_attn: [n_layers, batch_size, tgt_len, src_len]
        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)

        dec_logits = self.projection(dec_outputs)
        #将输出的维度，从 [batch_size, tgt_len, d_model]变成[batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size]
        # dec_logits: [batch_size, tgt_len, tgt_vocab_size]

        return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1)), enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns
#dec_logits 的维度是 [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]，可以理解为，
#一个句子，这个句子有 batch_size*tgt_len 个单词，每个单词有 tgt_vocab_size 种情况，取概率最大者
    #Transformer 主要就是调用 Encoder 和 Decoder。最后返回
#***********************************************#
model = Transformer().cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=0)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.99)
#***********************************************#
for epoch in range(30):
    for enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs in loader:
        '''
      enc_inputs: [batch_size, src_len]
      dec_inputs: [batch_size, tgt_len]
      dec_outputs: [batch_size, tgt_len]
      '''
    enc_inputs, dec_inputs, dec_outputs = enc_inputs.cuda(), dec_inputs.cuda(), dec_outputs.cuda()
      # outputs: [batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]
    outputs, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns = model(enc_inputs, dec_inputs)
    loss = criterion(outputs, dec_outputs.view(-1))
    print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'loss =', '{:.6f}'.format(loss))

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

enc_inputs, dec_inputs,dec_outputs = next(iter(loader))
predict, e_attn, d1_attn, d2_attn = model(enc_inputs[0].view(1, -1).cuda(), dec_inputs[0].view(1, -1).cuda())
predict = predict.data.max(1, keepdim=True)[1]
print(enc_inputs[0], '->', [idx2word[n.item()] for n in predict.squeeze()])

Original: https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/118001147
Author: UQI-LIUWJ
Title: pytorch 实现transformer

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