[人工智能]【深度学习】Transformer模型及代码

2017年谷歌在一篇名为《Attention Is All You Need》的论文中,提出了一个基于attention(自注意力机
制)结构来处理序列相关的问题的模型，名为Transformer。Transformer没有使用任何CNN或者RNN的结构，而是使用了注意力机制attention，自动捕捉输入序列不同位置处的相对关联，善于处理长文本，高度并行工作。

模型结构概览

模型分为Encoder (编码器)和Decoder (解码器)两个部分。编码器由N个相同的层堆叠在一起（后面N=6），每一层又有两个子层。第一个子层是Multi-Head Attention (多头的自注意机制)，第二个子层是一个简单的Feed Forward (全连接前馈网络)。两个子层都添加了残差连接+layer normalization。
解码器跟编码器结构稍有不同。解码器的每一层，除了编码器中的两个子层Multi-Head Attention 和Feed Forward ，解码器还包含一个子层Masked Multi-Head Attention，每个子层同样也用了residual以及layer normalization。
模型的输入由Input Embedding 和Positional Encoding (位置编码)两部分组合而成，模型的输出由Decoder的输出简单的经过softmax得到。

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math, copy, time
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set_context(context="talk")
%matplotlib inline

模型输入

输入部分包含两个模块， Embedding 和 Positional Encoding 。

1. Embedding层

Embedding层的作用是将某种格式的输入数据，例如文本，转变为模型可以处理的向量表示，来描述原始数据所包含的信息。
Embedding 层输出的可以理解为当前时间步的特征，如果是文本任务，这里就可以是Word Embedding ，如果是其他任务，就可以是任何合理方法所提取的特征。构建Embedding层的代码很简单，核心是借助torch提供的nn.Embedding。

class Embeddings(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, vocab):
        """
        类的初始化函数
        d_model：指词嵌入的维度
        vocab:指词表的大小
        """
        super(Embeddings, self).__init__()
        # 之后就是调用nn中的预定义层Embedding，获得一个词嵌入对象self.lut
        self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model)
        # 最后就是将d_model传入类中
        self.d_model = d_model

    def forward(self, x):
        """
        Embedding层的前向传播逻辑
        参数x：这里代表输入给模型的单词文本通过词表映射后的one-hot向量
        将x传给self.lut并与根号下self.d_model相乘作为结果返回
        """
        embedds = self.lut(x)
        return embedds * math.sqrt(self.d_model)

2. 位置编码Positional Encodding

位置编码的作用是为模型提供当前时间步的前后出现顺序的信息。因为Transformer不像RNN那样的循环结构有前后不同时间步输入间天然的先后顺序,所有的时间步是同时输入，并行推理的，因此在时间步的特征中融合进位置编码的信息是合理的。
位置编码可以有很多选择，可以是固定的，也可以设置成可学习的参数。
这里，我们使用固定的位置编码。具体地，使用不同频率的sin和cos函数来进行位置编码，如下所示：
$$P{E}_{(pos,2i)}=sin(pos/10000^{2i/d_{model}})$$
$$P{E}_{(pos,2i+1)}=cos(pos/10000^{2i/d_{model}})$$
其中pos代表时间步的下标索引,向量$P{E}_{pos}$也就是第pos个时间步的位置编码，编码长度同Embedding层。

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
        """
        位置编码器类的初始化函数

        共有三个参数，分别是
        d_model：词嵌入维度
        dropout: dropout触发比率
        max_len：每个句子的最大长度
        """
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        # Compute the positional encodings
        # 注意下面代码的计算方式与公式中给出的是不同的，但是是等价的，你可以尝试简单推导证明一下。
        # 这样计算是为了避免中间的数值计算结果超出float的范围，
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
                             -(math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:, :x.size(1)].requires_grad_(False)
        return self.dropout(x)

其他模块

掩模

掩码的作用：在transformer中，掩码主要的作用有两个，一个是屏蔽掉无效的padding区域，一个是屏蔽掉来自“未来”的信息。Encoder中的掩码主要是起到第一个作用，Decoder中的掩码则同时发挥着两种作用。

def subsequent_mask(size):
    # 生成向后遮掩的掩码张量，参数size是掩码张量最后两个维度的大小，它最后两维形成一个方阵
    "Mask out subsequent positions."
    attn_shape = (1, size, size)

    # 然后使用np.ones方法向这个形状中添加1元素，形成上三角阵
    subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1).astype('uint8')

    # 最后将numpy类型转化为torch中的tensor，内部做一个1- 的操作。
    # 这个其实是做了一个三角阵的反转，subsequent_mask中的每个元素都会被1减。
    # 如果是0，subsequent_mask中的该位置由0变成1
    # 如果是1，subsequect_mask中的该位置由1变成0
    return torch.from_numpy(subsequent_mask) == 0

规范化层

规范化层的作用：它是所有深层网络模型都需要的标准网络层，因为随着网络层数的增加，通过多层的计算后输出可能开始出现过大或过小的情况，这样可能会导致学习过程出现异常，模型可能收敛非常慢。因此都会在一定层后接规范化层进行数值的规范化，使其特征数值在合理范围内。

class LayerNorm(nn.Module):
    "Construct a layernorm module (See citation for details)."

    def __init__(self, feature_size, eps=1e-6):
        # 初始化函数有两个参数，一个是features,表示词嵌入的维度,另一个是eps它是一个足够小的数，在规范化公式的分母中出现,防止分母为0，默认是1e-6。
        super(LayerNorm, self).__init__()
        # 根据features的形状初始化两个参数张量a2，和b2，第一初始化为1张量，也就是里面的元素都是1，第二个初始化为0张量，也就是里面的元素都是0，这两个张量就是规范化层的参数。因为直接对上一层得到的结果做规范化公式计算，将改变结果的正常表征，因此就需要有参数作为调节因子，使其即能满足规范化要求，又能不改变针对目标的表征，最后使用nn.parameter封装，代表他们是模型的参数
        self.a_2 = nn.Parameter(torch.ones(feature_size))
        self.b_2 = nn.Parameter(torch.zeros(feature_size))
        # 把eps传到类中
        self.eps = eps

    def forward(self, x):
        # 输入参数x代表来自上一层的输出，在函数中，首先对输入变量x求其最后一个维度的均值，并保持输出维度与输入维度一致，接着再求最后一个维度的标准差，然后就是根据规范化公式，用x减去均值除以标准差获得规范化的结果。
        # 最后对结果乘以我们的缩放参数，即a2,*号代表同型点乘，即对应位置进行乘法操作，加上位移参b2，返回即可
        mean = x.mean(-1, keepdim=True)
        std = x.std(-1, keepdim=True)
        return self.a_2 * (x - mean) / (std + self.eps) + self.b_2

Attention

Attention功能可以描述为将query和一组key-value映射到输出，其中query、key、value和输出都是向量。输出为value的加权和，其中每个value的权重通过query与相应key的计算得到。

def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
    "Compute 'Scaled Dot Product Attention'"
    # query,key,value均为[batch_size,sentence_len,embedding_size]
    # 首先取query的最后一维的大小，对应词嵌入维度
    d_k = query.size(-1)
    # 按照注意力公式，将query与key的转置相乘，这里面key是将最后两个维度进行转置，再除以缩放系数得到注意力得分张量scores
    scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k)

    # 接着判断是否使用掩码张量
    if mask is not None:
        # 使用tensor的masked_fill方法，将掩码张量和scores张量每个位置一一比较，如果掩码张量则对应的scores张量用-1e9这个置来替换
        scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)

    # 对scores的最后一维进行softmax操作，使用F.softmax方法，这样获得最终的注意力张量
    p_attn = F.softmax(scores, dim=-1)

    # 之后判断是否使用dropout进行随机置0
    if dropout is not None:
        p_attn = dropout(p_attn)

    # 最后，根据公式将p_attn与value张量相乘获得最终的query注意力表示，同时返回注意力张量
    return torch.matmul(p_attn, value), p_attn

多头注意力机制

Transformer 的论文通过增加多头注意力机制（一组注意力称为一个 attention head），进一步完善了Self-Attention。

class MultiheadAttention(nn.Module):
    # n_heads：多头注意力的数量
    # hid_dim：每个词输出的向量维度
    def __init__(self, hid_dim, n_heads, dropout):
        super(MultiheadAttention, self).__init__()
        self.hid_dim = hid_dim
        self.n_heads = n_heads

        # 强制 hid_dim 必须整除 h
        assert hid_dim % n_heads == 0
        # 定义 W_q 矩阵
        self.w_q = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        # 定义 W_k 矩阵
        self.w_k = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        # 定义 W_v 矩阵
        self.w_v = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        
        self.fc = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        self.do = nn.Dropout(dropout)
        # 缩放
        self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim // n_heads]))

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        # 注意 Q，K，V的在句子长度这一个维度的数值可以一样，可以不一样。
        # K: [64,10,300], 假设batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        # V: [64,10,300], 假设batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        # Q: [64,12,300], 假设batch_size 为 64，有 12 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        bsz = query.shape[0]
        Q = self.w_q(query)
        K = self.w_k(key)
        V = self.w_v(value)
        # 这里把 K Q V 矩阵拆分为多组注意力
        # 最后一维就是是用 self.hid_dim // self.n_heads 来得到的，表示每组注意力的向量长度, 每个 head 的向量长度是：300/6=50
        # 64 表示 batch size，6 表示有 6组注意力，10 表示有 10 词，50 表示每组注意力的词的向量长度
        # K: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
        # V: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
        # Q: [64,12,300] 拆分多组注意力 -> [64,12,6,50] 转置得到 -> [64,6,12,50]
        # 转置是为了把注意力的数量 6 放到前面，把 10 和 50 放到后面，方便下面计算
        Q = Q.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
        K = K.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
        V = V.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)

        # 第 1 步：Q 乘以 K的转置，除以scale
        # [64,6,12,50] * [64,6,50,10] = [64,6,12,10]
        # attention：[64,6,12,10]
        attention = torch.matmul(Q, K.permute(0, 1, 3, 2)) / self.scale

        # 如果 mask 不为空，那么就把 mask 为 0 的位置的 attention 分数设置为 -1e10，这里用“0”来指示哪些位置的词向量不能被attention到，比如padding位置，当然也可以用“1”或者其他数字来指示，主要设计下面2行代码的改动。
        if mask is not None:
            attention = attention.masked_fill(mask == 0, -1e10)

        # 第 2 步：计算上一步结果的 softmax，再经过 dropout，得到 attention。
        # 注意，这里是对最后一维做 softmax，也就是在输入序列的维度做 softmax
        # attention: [64,6,12,10]
        attention = self.do(torch.softmax(attention, dim=-1))

        # 第三步，attention结果与V相乘，得到多头注意力的结果
        # [64,6,12,10] * [64,6,10,50] = [64,6,12,50]
        # x: [64,6,12,50]
        x = torch.matmul(attention, V)

        # 因为 query 有 12 个词，所以把 12 放到前面，把 50 和 6 放到后面，方便下面拼接多组的结果
        # x: [64,6,12,50] 转置-> [64,12,6,50]
        x = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        # 这里的矩阵转换就是：把多组注意力的结果拼接起来
        # 最终结果就是 [64,12,300]
        # x: [64,12,6,50] -> [64,12,300]
        x = x.view(bsz, -1, self.n_heads * (self.hid_dim // self.n_heads))
        x = self.fc(x)
        return x

简化代码

# 定义一个clones函数，来更方便的将某个结构复制若干份
def clones(module, N):
    "Produce N identical layers."
    return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)])

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
    	#在类的初始化时，会传入三个参数，h代表头数，d_model代表词嵌入的维度，
    	#dropout代表进行dropout操作时置0比率，默认是0.1
        "Take in model size and number of heads."
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        #在函数中，首先使用了一个测试中常用的assert语句，判断h是否能被d_model整除，这是因为
        #我们之后要给每个头分配等量的词特征，也就是embedding_dim/head个
        assert d_model % h == 0
        # We assume d_v always equals d_k
        #得到每个头获得的分割词向量维度d_k
        self.d_k = d_model // h
        #传入头数h
        self.h = h
        #创建linear层，通过nn的Linear实例化，它的内部变换矩阵是embedding_dim x
        #embedding_dim，然后使用，为什么是四个呢，这是因为在多头注意力中，Q,K,V各需要一个，
        #最后拼接的矩阵还需要一个，因此一共是四个
        self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
        #self.attn为None，它代表最后得到的注意力张量，现在还没有结果所以为None
        self.attn = None
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        
    def forward(self, query, key, value, mask=None):
    	#前向逻辑函数，它输入参数有四个，前三个就是注意力机制需要的Q,K,V，最后一个是注意力机制
    	#中可能需要的mask掩码张量，默认是None
        "Implements Figure 2"
        if mask is not None:
            # Same mask applied to all h heads.
            #使用unsqueeze扩展维度，代表多头中的第n头
            mask = mask.unsqueeze(1)
        #接着，我们获得一个batch_size的变量，他是query尺寸的第1个数字，代表有多少条样本
        nbatches = query.size(0)
        
        # 1) Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k 
        
        query, key, value = \
            [l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2)
             for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))]
        
        # 2) Apply attention on all the projected vectors in batch. 
        x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask, 
                                 dropout=self.dropout)
        
        # 3) "Concat" using a view and apply a final linear. 
        x = x.transpose(1, 2).contiguous() \
             .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
        return self.linears[-1](x)

前馈全连接层

除了attention子层之外，我们的编码器和解码器中的每个层都包含一个全连接的前馈网络，该网络在每个层的位置相同（都在每个encoder-layer或者decoder-layer的最后）。该前馈网络包括两个线性变换，并在两个线性变换中间有一个ReLU激活函数。

class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
        #初始化函数有三个输入参数分别是d_model，d_ff，和dropout=0.1，第一个是线性层的输入维度也是第二个线性层的输出维度，因为我们希望输入通过前馈全连接层后输入和输出的维度不变，第二个参数d_ff就是第二个线性层的输入维度和第一个线性层的输出，最后一个是dropout置0比率。
        super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
        self.w_1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
        self.w_2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x):
        #输入参数为x，代表来自上一层的输出，首先经过第一个线性层，然后使用F中的relu函数进行激活，之后再使用dropout进行随机置0，最后通过第二个线性层w2，返回最终结果
        return self.w_2(self.dropout(F.relu(self.w_1(x))))

Encoder

class Encoder(nn.Module):
    """
    Encoder
    The encoder is composed of a stack of N=6 identical layers.
    """

    def __init__(self, layer, N):
        super(Encoder, self).__init__()
        # 调用时会将编码器层传进来，我们简单克隆N分，叠加在一起，组成完整的Encoder
        self.layers = clones(layer, N)
        self.norm = LayerNorm(layer.size)

    def forward(self, x, mask):
        "Pass the input (and mask) through each layer in turn."
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, mask)
        return self.norm(x)

第一个子层包括一个多头自注意力层和规范化层以及一个残差连接
第二个子层包括一个前馈全连接层和规范化层以及一个残差连接
下面的SublayerConnection类用来处理单个Sublayer的输出，该输出将继续被输入下一个Sublayer：

class SublayerConnection(nn.Module):
    """ 
    实现子层连接结构的类
    """

    def __init__(self, size, dropout):
        super(SublayerConnection, self).__init__()
        self.norm = LayerNorm(size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, sublayer):

        # 原paper的方案
        #sublayer_out = sublayer(x)
        #x_norm = self.norm(x + self.dropout(sublayer_out))

        # 稍加调整的版本
        sublayer_out = sublayer(x)
        sublayer_out = self.dropout(sublayer_out)
        x_norm = x + self.norm(sublayer_out)
        return x_norm

定义好了SubLayerConnection，我们就可以实现EncoderLayer的结构了

class EncoderLayer(nn.Module):
    "EncoderLayer is made up of two sublayer: self-attn and feed forward"

    def __init__(self, size, self_attn, feed_forward, dropout):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.self_attn = self_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 2)
        self.size = size   # embedding's dimention of model, 默认512

    def forward(self, x, mask):
        # attention sub layer,let self.self_attn use one arg by using lambda
        x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask))
        # feed forward sub layer
        z = self.sublayer[1](x, self.feed_forward)
        return z

Decoder

解码器整体结构

# 使用类Decoder来实现解码器
class Decoder(nn.Module):
    "Generic N layer decoder with masking."

    def __init__(self, layer, N):
        # 初始化函数的参数有两个，第一个就是解码器层layer，第二个是解码器层的个数N
        super(Decoder, self).__init__()
        # 首先使用clones方法克隆了N个layer，然后实例化一个规范化层，因为数据走过了所有的解码器层后最后要做规范化处理。
        self.layers = clones(layer, N)
        self.norm = LayerNorm(layer.size)

    def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
        # forward函数中的参数有4个，x代表目标数据的嵌入表示，memory是编码器层的输出，source_mask，target_mask代表源数据和目标数据的掩码张量，然后就是对每个层进行循环，当然这个循环就是变量x通过每一个层的处理，得出最后的结果，再进行一次规范化返回即可。
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, memory, src_mask, tgt_mask)
        return self.norm(x)

解码器层

# 使用DecoderLayer的类实现解码器层
class DecoderLayer(nn.Module):
    "Decoder is made of self-attn, src-attn, and feed forward (defined below)"

    def __init__(self, size, self_attn, src_attn, feed_forward, dropout):
        # 初始化函数的参数有5个，分别是size，代表词嵌入的维度大小，同时也代表解码器的尺寸，第二个是self_attn，多头自注意力对象，也就是说这个注意力机制需要Q=K=V，第三个是src_attn,多头注意力对象，这里Q!=K=V，第四个是前馈全连接层对象，最后就是dropout置0比率
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.size = size
        self.self_attn = self_attn
        self.src_attn = src_attn
        self.feed_forward = feed_forward
        # 按照结构图使用clones函数克隆三个子层连接对象
        self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 3)

    def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
        # forward函数中的参数有4个，分别是来自上一层的输入x，来自编码器层的语义存储变量memory，以及源数据掩码张量和目标数据掩码张量，将memory表示成m之后方便使用。
        m = memory
        # 将x传入第一个子层结构，第一个子层结构的输入分别是x和self-attn函数，因为是自注意力机制，所以Q,K,V都是x，最后一个参数时目标数据掩码张量，这时要对目标数据进行遮掩，因为此时模型可能还没有生成任何目标数据。
        # 比如在解码器准备生成第一个字符或词汇时，我们其实已经传入了第一个字符以便计算损失，但是我们不希望在生成第一个字符时模型能利用这个信息，因此我们会将其遮掩，同样生成第二个字符或词汇时，模型只能使用第一个字符或词汇信息，第二个字符以及之后的信息都不允许被模型使用。
        x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask))
        # 接着进入第二个子层，这个子层中常规的注意力机制，q是输入x;k,v是编码层输出memory，同样也传入source_mask，但是进行源数据遮掩的原因并非是抑制信息泄露，而是遮蔽掉对结果没有意义的padding。
        x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask))

        # 最后一个子层就是前馈全连接子层，经过它的处理后就可以返回结果，这就是我们的解码器结构
        return self.sublayer[2](x, self.feed_forward)

模型输出

输出部分就很简单了，每个时间步都过一个 线性层 + softmax层.
线性层的作用：通过对上一步的线性变化得到指定维度的输出，也就是转换维度的作用。转换后的维度对应着输出类别的个数，如果是翻译任务，那就对应的是文字字典的大小。

# 将线性层和softmax计算层一起实现，因为二者的共同目标是生成最后的结构
# 因此把类的名字叫做Generator，生成器类
class Generator(nn.Module):
    "Define standard linear + softmax generation step."

    def __init__(self, d_model, vocab):
        # 初始化函数的输入参数有两个，d_model代表词嵌入维度，vocab.size代表词表大小
        super(Generator, self).__init__()
        # 首先就是使用nn中的预定义线性层进行实例化，得到一个对象self.proj等待使用
        # 这个线性层的参数有两个，就是初始化函数传进来的两个参数：d_model，vocab_size
        self.proj = nn.Linear(d_model, vocab)

    def forward(self, x):
        # 前向逻辑函数中输入是上一层的输出张量x,在函数中，首先使用上一步得到的self.proj对x进行线性变化,然后使用F中已经实现的log_softmax进行softmax处理。
        return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1)

模型构建

# Model Architecture
# 使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构
class EncoderDecoder(nn.Module):
    """
    A standard Encoder-Decoder architecture. 
    Base for this and many other models.
    """

    def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
        # 初始化函数中有5个参数，分别是编码器对象，解码器对象,源数据嵌入函数，目标数据嵌入函数，以及输出部分的类别生成器对象.
        super(EncoderDecoder, self).__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        # input embedding module(input embedding + positional encode)
        self.src_embed = src_embed
        self.tgt_embed = tgt_embed    # ouput embedding module
        self.generator = generator    # output generation module

    def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
        "Take in and process masked src and target sequences."
        # 在forward函数中，有四个参数，source代表源数据，target代表目标数据,source_mask和target_mask代表对应的掩码张量,在函数中，将source source_mask传入编码函数，得到结果后与source_mask target 和target_mask一同传给解码函数
        memory = self.encode(src, src_mask)
        res = self.decode(memory, src_mask, tgt, tgt_mask)
        return res

    def encode(self, src, src_mask):
        # 编码函数，以source和source_mask为参数,使用src_embed对source做处理，然后和source_mask一起传给self.encoder
        src_embedds = self.src_embed(src)
        return self.encoder(src_embedds, src_mask)

    def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):
        # 解码函数，以memory即编码器的输出，source_mask target target_mask为参数,使用tgt_embed对target做处理，然后和source_mask,target_mask,memory一起传给self.decoder
        target_embedds = self.tgt_embed(tgt)
        return self.decoder(target_embedds, memory, src_mask, tgt_mask)


# Full Model
def make_model(src_vocab, tgt_vocab, N=6, d_model=512, d_ff=2048, h=8, dropout=0.1):
    """
    构建模型
    params:
        src_vocab:
        tgt_vocab:
        N: 编码器和解码器堆叠基础模块的个数
        d_model: 模型中embedding的size，默认512
        d_ff: FeedForward Layer层中embedding的size，默认2048
        h: MultiHeadAttention中多头的个数，必须被d_model整除
        dropout:
    """
    c = copy.deepcopy
    attn = MultiHeadedAttention(h, d_model, dropout)
    ff = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff, dropout)
    position = PositionalEncoding(d_model, dropout)
    model = EncoderDecoder(
        Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N),
        Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn), c(ff), dropout), N),
        nn.Sequential(Embeddings(d_model, src_vocab), c(position)),
        nn.Sequential(Embeddings(d_model, tgt_vocab), c(position)),
        Generator(d_model, tgt_vocab))

    # This was important from their code.
    # Initialize parameters with Glorot / fan_avg.
    for p in model.parameters():
        if p.dim() > 1:
            nn.init.xavier_uniform_(p)
    return model

实战案例

下面我们用一个人造的玩具级的小任务，来实战体验下Transformer的训练，加深我们的理解，并且验证我们上面所述代码是否work。
任务描述：针对数字序列进行学习，学习的最终目标是使模型学会输出与输入的序列删除第一个字符之后的相同的序列，如输入[1,2,3,4,5]，我们尝试让模型学会输出[2,3,4,5]。
显然这对模型来说并不难，应该简单的若干次迭代就能学会。
代码实现的基本的步骤是：
第一步：构建并生成人工数据集
第二步：构建Transformer模型及相关准备工作
第三步：运行模型进行训练和评估
第四步：使用模型进行贪婪解码
训练的大致流程如下：

批处理和掩码

class Batch:
    "Object for holding a batch of data with mask during training."

    def __init__(self, src, trg=None, pad=0):
        self.src = src
        self.src_mask = (src != pad).unsqueeze(-2)
        if trg is not None:
            self.trg = trg[:, :-1]
            self.trg_y = trg[:, 1:]
            self.trg_mask = \
                self.make_std_mask(self.trg, pad)
            self.ntokens = (self.trg_y != pad).data.sum()

    @staticmethod
    def make_std_mask(tgt, pad):
        "Create a mask to hide padding and future words."
        tgt_mask = (tgt != pad).unsqueeze(-2)
        tgt_mask = tgt_mask & subsequent_mask(
            tgt.size(-1)).type_as(tgt_mask.data)
        return tgt_mask

Training Loop

def run_epoch(data_iter, model, loss_compute):
    "Standard Training and Logging Function"
    start = time.time()
    total_tokens = 0
    total_loss = 0
    tokens = 0
    for i, batch in enumerate(data_iter):
        out = model.forward(batch.src, batch.trg,
                            batch.src_mask, batch.trg_mask)
        loss = loss_compute(out, batch.trg_y, batch.ntokens)
        total_loss += loss
        total_tokens += batch.ntokens
        tokens += batch.ntokens
        if i % 50 == 1:
            elapsed = time.time() - start
            print("Epoch Step: %d Loss: %f Tokens per Sec: %f" %
                  (i, loss / batch.ntokens, tokens / elapsed))
            start = time.time()
            tokens = 0
    return total_loss / total_tokens

训练数据和批处理

def batch_size_fn(new, count, sofar):
    "Keep augmenting batch and calculate total number of tokens + padding."
    global max_src_in_batch, max_tgt_in_batch
    if count == 1:
        max_src_in_batch = 0
        max_tgt_in_batch = 0
    max_src_in_batch = max(max_src_in_batch,  len(new.src))
    max_tgt_in_batch = max(max_tgt_in_batch,  len(new.trg) + 2)
    src_elements = count * max_src_in_batch
    tgt_elements = count * max_tgt_in_batch
    return max(src_elements, tgt_elements)

Optimizer

class NoamOpt:
    "Optim wrapper that implements rate."

    def __init__(self, model_size, factor, warmup, optimizer):
        self.optimizer = optimizer
        self._step = 0
        self.warmup = warmup
        self.factor = factor
        self.model_size = model_size
        self._rate = 0

    def step(self):
        "Update parameters and rate"
        self._step += 1
        rate = self.rate()
        for p in self.optimizer.param_groups:
            p['lr'] = rate
        self._rate = rate
        self.optimizer.step()

    def rate(self, step=None):
        "Implement `lrate` above"
        if step is None:
            step = self._step
        return self.factor * \
            (self.model_size ** (-0.5) *
             min(step ** (-0.5), step * self.warmup ** (-1.5)))


def get_std_opt(model):
    return NoamOpt(model.src_embed[0].d_model, 2, 4000,
                   torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9))

正则化

标签平滑

class LabelSmoothing(nn.Module):
    "Implement label smoothing."

    def __init__(self, size, padding_idx, smoothing=0.0):
        super(LabelSmoothing, self).__init__()
        self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction='sum')
        self.padding_idx = padding_idx
        self.confidence = 1.0 - smoothing
        self.smoothing = smoothing
        self.size = size
        self.true_dist = None

    def forward(self, x, target):
        assert x.size(1) == self.size
        true_dist = x.data.clone()
        true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 2))
        true_dist.scatter_(1, target.data.unsqueeze(1), self.confidence)
        true_dist[:, self.padding_idx] = 0
        mask = torch.nonzero(target.data == self.padding_idx)
        if mask.dim() > 0:
            true_dist.index_fill_(0, mask.squeeze(), 0.0)
        self.true_dist = true_dist
        return self.criterion(x, true_dist.requires_grad_(False))

crit = LabelSmoothing(5, 0, 0.1)


def loss(x):
    d = x + 3 * 1
    predict = torch.FloatTensor([[0, x / d, 1 / d, 1 / d, 1 / d]])
    # print(predict)
    return crit(predict.log(),
                torch.LongTensor([1])).item()


y = [loss(x) for x in range(1, 100)]
x = np.arange(1, 100)
plt.plot(x, y)

合成数据

def data_gen(V, batch, nbatches):
    "Generate random data for a src-tgt copy task."
    for i in range(nbatches):
        data = torch.from_numpy(np.random.randint(1, V, size=(batch, 10)))
        data[:, 0] = 1
        src = data.long().requires_grad_(False)
        tgt = data.long().requires_grad_(False)
        yield Batch(src, tgt, 0)

损失函数计算

class SimpleLossCompute:
    "A simple loss compute and train function."

    def __init__(self, generator, criterion, opt=None):
        self.generator = generator
        self.criterion = criterion
        self.opt = opt

    def __call__(self, x, y, norm):
        x = self.generator(x)
        loss = self.criterion(x.contiguous().view(-1, x.size(-1)),
                              y.contiguous().view(-1)) / norm
        loss.backward()
        if self.opt is not None:
            self.opt.step()
            self.opt.optimizer.zero_grad()
        return loss.item() * norm

贪婪解码

# Train the simple copy task.
V = 11
criterion = LabelSmoothing(size=V, padding_idx=0, smoothing=0.0)
model = make_model(V, V, N=2)
model_opt = NoamOpt(model.src_embed[0].d_model, 1, 400,
        torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0, betas=(0.9, 0.98), eps=1e-9))

for epoch in range(10):
    model.train()
    run_epoch(data_gen(V, 30, 20), model, 
              SimpleLossCompute(model.generator, criterion, model_opt))
    model.eval()
    print(run_epoch(data_gen(V, 30, 5), model, 
                    SimpleLossCompute(model.generator, criterion, None)))

def greedy_decode(model, src, src_mask, max_len, start_symbol):
    memory = model.encode(src, src_mask)
    ys = torch.ones(1, 1).fill_(start_symbol).type_as(src.data)
    for i in range(max_len-1):
        out = model.decode(memory, src_mask,
                           ys,
                           subsequent_mask(ys.size(1)).type_as(src.data))
        prob = model.generator(out[:, -1])
        _, next_word = torch.max(prob, dim=1)
        next_word = next_word.data[0]
        ys = torch.cat([ys,
                        torch.ones(1, 1).type_as(src.data).fill_(next_word)], dim=1)
    return ys


model.eval()
src = torch.LongTensor([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]])
src_mask = torch.ones(1, 1, 10)
print(greedy_decode(model, src, src_mask, max_len=10, start_symbol=1))