【代码笔记】Transformer代码详细解读

Transformer代码详细解读

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简介

Transformer是当前自然语言处理乃至整个深度学习领域极其重要的经典模型，是当前大规模预训练语言模型如BERT、GPT、BART等的基本架构，读懂该模型的源码，对于深入了解其原理、后续微调、改进以该模型为基本架构的模型很有帮助，解读该代码重点在于：

1. 搞清楚Transformer的模型框架、 各模块细节。可以参考另一篇博客【学习笔记】Transformer模型解读
2. 从整体到局部，搞清楚数据输入输出流动形状（shape）。

另：

• 源码参考自链接1，可以通过该链接获取；
• 解读参考自B站up主链接2，对该博主解读的注释中的一些小错误进行修正，以及对一些新手难以理解的代码细节进行详细解读；
• 这篇博客的代码也可以参考链接3。
• 实现框架：Pytorch。

1. 数据准备

本文以一个简单的德语到英语的机器翻译任务Demo为例。

1.1 词表构建

词嵌入本身是一个look up查表的过程，因此需要构建词表：token及其索引。现在的实际任务中，一般使用Huggingface Transformers库的Tokenizer等API直接获取。

src_vocab ={'P':0,'ich':1,'mochte':2,'ein':3,'bier':4}
src_vocab_size =len(src_vocab)

tgt_vocab ={'P':0,'i':1,'want':2,'a':3,'beer':4,'S':5,'E':6}
tgt_vocab_size =len(tgt_vocab)

1.2 数据构建

在实际任务中，应该从数据集中读取，然后构建DataLoader，本文为便于解读，仅实现一个toy过程。

‘S’(Start)表示开始字符，‘E’(End)表示结束字符，‘P’(Pad)表示填充字符。

输入文本是字符串类型的，需要将其转换成字符在词汇表中的索引，然后转换成Tensor类型。

sentences =['ich mochte ein bier P','S i want a beer','i want a beer E']defmake_batch(sentences):# 把文本转成词表索引
    input_batch =[[src_vocab[n]for n in sentences[0].split()]]
    output_batch =[[tgt_vocab[n]for n in sentences[1].split()]]
    target_batch =[[tgt_vocab[n]for n in sentences[2].split()]]# 把索引转成tensor类型return torch.LongTensor(input_batch), torch.LongTensor(output_batch), torch.LongTensor(target_batch)

2. 模型整体架构

2.1 超参数设置

部分重要的模型超参数设置，包括：

• 输入、输出的句子长度；
• 模型词嵌入大小；
• 前馈神经网络（FeedForward）层隐藏层维度；
• K（在自注意力中，也是Q的大小）、V向量大小；
• 编码器和解码器的层数；
• 多头自注意力的头数。

src_len =5# length of source
tgt_len =5# length of target## 模型参数
d_model =512# Embedding Size
d_ff =2048# FeedForward dimension
d_k = d_v =64# dimension of K(=Q), V
n_layers =6# number of Encoder of Decoder Layer
n_heads =8# number of heads in Multi-Head Attention

2.2 整体架构

Transformer的整个网络结构包括三部分：编码层、解码层、输出层。

• 流程- 输入文本进行词嵌入和位置编码，作为最终的文本嵌入；- 文本嵌入经过Encoder编码，得到注意力加权后输出的编码向量以及自注意力权重矩阵；- 然后将编码向量和样本的Ground trurh共同输入解码器，经过注意力加权等操作后输出最终的上下文向量，然后映射到词表大小的线性层上进行解码生成文本；- 最终返回代表预测结果的logits矩阵。
• 数据形状enc_inputs：[batch_size,src_len]dec_inputs：[batch_size,tgt_len]enc_outputs：[batch_size,src_len,d_model]enc_self_attns：[batch_size,n_heads,src_len,src_len]dec_outputs：[batch_size,tgt_len,d_model]dec_self_attns：[batch_size,n_heads,tgt_len,tgt_len]dec_enc_attns：[batch_size,n_heads,tgt_len,src_len]dec_logits：[batch_size,tgt_len,tgt_vocab_size]

classTransformer(nn.Module):def__init__(self):super(Transformer, self).__init__()# 编码器
        self.encoder = Encoder()# 解码器
        self.decoder = Decoder()# 输出层，d_model是解码层每个token输出的维度大小，之后会做一个tgt_vocab_size大小的softmax# 因为解码输出过程相当于是在一个词表大小级别上的分类
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False)defforward(self, enc_inputs, dec_inputs):# 输入输出部分具体要输入和返回什么参数，可以根据自己的任务和改进需要进行自定义修改，内部的执行过程是不变的# enc_outputs就是编码器的输出，enc_self_attns是QK转置相乘之后softmax之后的注意力矩阵，代表的是每个单词和其他单词相关性；# 由于多头注意力机制会分头计算注意力，所以注意力权重矩阵是个四维向量，# 即[batch_size,n_heads,src_len,src_len]
        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)# dec_self_attns类比于enc_self_attns，是查看每个单词对decoder中输入的其余单词的相关性；# dec_enc_attns是decoder中每个单词对encoder中每个单词的相关性，# 即Cross_Attention输出的注意力权重矩阵，形状为[batch_size,n_heads,tgt_len,src_len]# 注意，这里的xxx_attns都是list类型，因为在Encoder、Decoder中将每一层的注意力权重都保存下来添加到列表中返回了
        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)# dec_outputs映射到词表大小
        dec_logits = self.projection(dec_outputs)# dec_logits : [batch_size,tgt_len, tgt_vocab_size]# 这里dec_logits进行view操作主要是为了适应后面的CrossEntropyLoss API的参数要求return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1)), enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns

2.2 模型训练

model = Transformer()

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

enc_inputs, dec_inputs, target_batch = make_batch(sentences)for epoch inrange(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns = model(enc_inputs, dec_inputs)# output:[batch_size x tgt_len,tgt_vocab_size]# 就这份代码而言，这里其实可以不写.contiguous()，因为target_batch这个tensor是连续的
    loss = criterion(outputs, target_batch.contiguous().view(-1))print('Epoch:','%04d'%(epoch +1),'cost =','{:.6f}'.format(loss))
    loss.backward()
    optimizer.step()

3. 编码器（Encoder）

3.1 编码器

编码器由N个编码层堆叠而成。

• 流程- 输入文本的索引tensor，经过词嵌入层得到词嵌入，然后和位置编码线性相加作为输入层的最终输出；- 随后，每一层的输出最为下一层编码块的输入，在每个编码块里进行注意力计算、前馈神经网络、残差连接、层归一化等操作；- 最终返回编码器最后一层的输出和每一层的注意力权重矩阵。

classEncoder(nn.Module):def__init__(self):super(Encoder, self).__init__()# 这个其实就是去定义生成一个词嵌入矩阵，大小是 src_vocab_size * d_model
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)# 位置编码，这里是固定的正余弦函数，也可以使用类似词向量的nn.Embedding获得一个可以更新学习的位置编码
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model)# 使用ModuleList对多个encoder进行堆叠，因为后续的encoder并没有使用词向量和位置编码，所以抽离出来；
        self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer()for _ inrange(n_layers)])defforward(self, enc_inputs):# enc_inputs形状是：[batch_size,src_len]# 下面这个代码通过src_emb，进行索引定位，enc_outputs输出形状是[batch_size, src_len, d_model]
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs)# 位置编码和词嵌入相加，具体实现在PositionalEncoding里，enc_outputs:[batch_size,src_len,d_model]
        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs.transpose(0,1)).transpose(0,1)# get_attn_pad_mask是为了得到句子中pad的位置信息，以便在计算注意力时忽略pad符号
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs)
        enc_self_attns =[]for layer in self.layers:# 每一层的输出作为下一层的输入，enc_outputs:[batch_size,src_len,d_model]
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)# 把每一层得到的注意力权重矩阵添加到列表里最后返回,enc_self_attn:[batch_size,src_len,src_len]
            enc_self_attns.append(enc_self_attn)return enc_outputs, enc_self_attns

3.2 单个编码层

classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self):super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()defforward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):#enc_inputs形状是[batch_size x seq_len_q x d_model],注意,最初始的QKV矩阵是等同于这个输入的
        enc_outputs, attn = self.enc_self_attn(enc_inputs, enc_inputs, enc_inputs, enc_self_attn_mask)# enc_inputs to same Q,K,V
        enc_outputs = self.pos_ffn(enc_outputs)# enc_outputs: [batch_size x len_q x d_model]return enc_outputs, attn

3.3 Padding Mask

在后面注意力机制的部分，在计算出

     Q 
    
   
     ∗ 
    
    
    
      K 
     
    
      T 
     
    
   
  
    Q*K^T 
   
  
Q∗KT除以根号之后、softmax之前得到的矩阵大小为[len_input * len_input]，代表每个单词对所有（包含自己）单词的影响力。这个函数用于获取一个**同等大小形状的矩阵**，**标记哪个位置是PAD符号**，之后在计算softmax之前会把这些地方置为**无穷小**，**避免Query去关注这些无意义的PAD符号**。

注意，本函数得到的矩阵形状是[batch_size x len_q x len_k]，是对K中的pad符号进行标识，并没有对Q中的做标识，因为没必要。

seq_q和seq_k不一定一致，例如，在交互注意力，q来自解码端，k来自编码端，所以告诉模型编码这边pad符号信息就可以，解码端的pad信息在交互注意力层是没有用到的。

defget_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    batch_size, len_q = seq_q.size()
    batch_size, len_k = seq_k.size()# eq(zero) is PAD token
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)# batch_size x 1 x len_k, one is masking# 最终得到的应该是一个最后n列为1的矩阵，即K的最后n个token为PAD。return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)# batch_size x len_q x len_k

4. 解码器（Decoder）

4.1 解码器

解码器由N个解码层堆叠而成。

解码器和编码器类似，区别在于每一层解码器有两个多头注意力机制。第一个多头注意力机制中，需要对未来词进行掩码屏蔽；第二个多头注意力机制是交叉注意力机制，需要将Encoder的输出作为K、V，将Decoder上一部分的输出作为Q。其意义就在于解码时能够利用到编码得到的上下文信息。

classDecoderLayer(nn.Module):def__init__(self):super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()defforward(self, dec_inputs, enc_outputs, dec_self_attn_mask, dec_enc_attn_mask):
        dec_outputs, dec_self_attn = self.dec_self_attn(dec_inputs, dec_inputs, dec_inputs, dec_self_attn_mask)# 这里用dec_outputs作为Q,enc_outputs作为K和V，实现交叉注意力机制
        dec_outputs, dec_enc_attn = self.dec_enc_attn(dec_outputs, enc_outputs, enc_outputs, dec_enc_attn_mask)
        dec_outputs = self.pos_ffn(dec_outputs)return dec_outputs, dec_self_attn, dec_enc_attn

4.2 单个解码层

classDecoder(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 _ inrange(n_layers)])# dec_inputs : [batch_size x target_len]defforward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs):
        dec_outputs = self.tgt_emb(dec_inputs)# [batch_size, tgt_len, d_model]
        dec_outputs = self.pos_emb(dec_outputs.transpose(0,1)).transpose(0,1)# [batch_size, tgt_len, d_model]# 获取自注意力层pad的mask矩阵，1表示被mask
        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs)# 获取look ahead的mask矩阵，即让注意力机制看不到未来的单词，获得到一个上三角为1的矩阵，1表示被mask
        dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs)# 两个mask矩阵相加，大于0的为1，不大于0的为0，既屏蔽了pad的信息，也屏蔽了未来时刻的信息，为1的在之后就会被fill到无限小# 使用gt()函数，因为可能会有在两个mask都被屏蔽的情况，1+1=2
        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequent_mask),0)# 获取交互注意力机制中的mask矩阵，decoder的输入是q，encoder的输入是k，需要知道k里面哪些是pad符号，# 注意，q肯定也是有pad符号，但是没有必要将其屏蔽# 这里不用再把q的未来词再mask了，因为前面已经mask过一次，输出向量对应部分的值应该都是0了
        dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs)

        dec_self_attns, dec_enc_attns =[],[]for layer in self.layers:
            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

4.3 Sequence Mask

遮蔽未来词，让当前词看不到未来词。这个函数就是用来表示Decoder的输入中哪些是未来词，显然，这个Mask矩阵应该是一个上三角矩阵。

defget_attn_subsequent_mask(seq):"""
    seq: [batch_size, tgt_len]
    """
    attn_shape =[seq.size(0), seq.size(1), seq.size(1)]# attn_shape: [batch_size, tgt_len, tgt_len]# np.triu()返回一个上三角矩阵，自对角线k以下元素全部置为0，k=0为主对角线
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)# 生成一个上三角矩阵# 如果没转成byte，这里默认是Double(float64)，占据的内存空间大，浪费，用byte就够了
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()return subsequence_mask  # [batch_size, tgt_len, tgt_len]

5. 位置编码

       e 
      
      
       
        
        
          − 
         
        
          2 
         
        
          i 
         
        
        
        
          d 
         
         
         
           m 
          
         
           o 
          
         
           d 
          
         
           e 
          
         
           l 
          
         
        
       
      
        ∗ 
       
      
        l 
       
      
        o 
       
      
        g 
       
      
        10000 
       
      
     
    
      = 
     
     
     
       1 
      
      
      
        1000 
       
       
       
         0 
        
        
         
         
           2 
          
         
           i 
          
         
         
         
           d 
          
          
          
            m 
           
          
            o 
           
          
            d 
           
          
            e 
           
          
            l 
           
          
         
        
       
      
     
    
   
     e^{\frac{-2i}{d_{model}}*log10000}=\frac{1}{10000^{\frac{2i}{d_{model}}}} 
    
   
 edmodel​−2i​∗log10000=10000dmodel​2i​1​

位置编码的实现直接对照着公式写就行，下面这个代码只是其中一种实现方式；
需要注意的是偶数和奇数在公式上有一个共同部分，这里使用指数函数e和log函数（以e为底）把次方拿下来，方便计算；
pos代表的是单词在句子中的绝对索引位置，例如max_len是128，那么索引就是从0,1,2,…,127，假设d_model是512，即用一个512维tensor来编码一个索引位置，那么0<=2i<512，则0<=i<=255，那么2i对应取值就是0,2,4…510，即偶数位置；2i+1的取值是1,3,5…511，即奇数位置。

最后的文本嵌入表征是词嵌入和位置编码相加得到。

classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):super(PositionalEncoding, self).__init__()

        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)# 生成一个形状为[max_len,d_model]的全为0的tensor
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)# position:[max_len,1]，即[5000,1]，这里插入一个维度是为了后面能够进行广播机制然后和div_term直接相乘# 注意，要理解一下这里position的维度。每个pos都需要512个编码。
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)# 共有项，利用指数函数e和对数函数log取下来，方便计算
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model,2).float()*(-math.log(10000.0)/ d_model))# 这里position * div_term有广播机制，因为div_term的形状为[d_model/2],即[256],符合广播条件，广播后两个tensor经过复制，形状都会变成[5000,256]，*表示两个tensor对应位置处的两个元素相乘# 这里需要注意的是pe[:, 0::2]这个用法，就是从0开始到最后面，补长为2，其实代表的就是偶数位置赋值给pe
        pe[:,0::2]= torch.sin(position * div_term)# 同理，这里是奇数位置
        pe[:,1::2]= torch.cos(position * div_term)# 上面代码获取之后得到的pe:[max_len*d_model]# 下面这个代码之后，我们得到的pe形状是：[max_len*1*d_model]
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0,1)# 定一个缓冲区，其实简单理解为这个参数不更新就可以，但是参数仍然作为模型的参数保存
        self.register_buffer('pe', pe)defforward(self, x):"""
        x: [seq_len, batch_size, d_model]
        """# 这里的self.pe是从缓冲区里拿的# 切片操作，把pe第一维的前seq_len个tensor和x相加，其他维度不变# 这里其实也有广播机制，pe:[max_len,1,d_model]，第二维大小为1，会自动扩张到batch_size大小。# 实现词嵌入和位置编码的线性相加
        x = x + self.pe[:x.size(0),:]return self.dropout(x)

6. 多头注意力机制（Muti-Head Attention）

6.1 多头注意力机制

这里实际代码可能跟一些原理的讲解略有出入。

先映射，后分头。即拿到输入以后，映射到d_k * n_heads维度上，然后再通过转置分成n_heads个头，这样就不用写n_heads次参数矩阵，也不用进行拼接操作。

多头注意力机制完成之后还要经过一个线性层。

classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self):super(MultiHeadAttention, self).__init__()# Wq,Wk,Wv其实就是一个线性层，用来将输入映射为K、Q、V# 这里输出是d_k * n_heads，因为是先映射，后分头。
        self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads)
        self.W_K = nn.Linear(d_model, d_k * n_heads)
        self.W_V = nn.Linear(d_model, d_v * n_heads)
        self.linear = nn.Linear(n_heads * d_v, d_model)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model)defforward(self, Q, K, V, attn_mask):# attn_mask:[batch_size,len_q,len_k]# 输入的数据形状： Q: [batch_size x len_q x d_model], K: [batch_size x len_k x d_model], # V: [batch_size x len_k x d_model]
        residual, batch_size = Q, Q.size(0)# (B, S, D) -proj-> (B, S, D) -split-> (B, S, H, W) -trans-> (B, H, S, W)# 分头；一定要注意的是q和k分头之后维度是一致的，所以一看这里都是d_k# q_s: [batch_size x n_heads x len_q x d_k]
        q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size,-1, n_heads, d_k).transpose(1,2)# k_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_k]
        k_s = self.W_K(K).view(batch_size,-1, n_heads, d_k).transpose(1,2)# v_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_v]
        v_s = self.W_V(V).view(batch_size,-1, n_heads, d_v).transpose(1,2)# attn_mask:[batch_size x len_q x len_k] ---> [batch_size x n_heads x len_q x len_k]# 就是把pad信息复制n份，重复到n个头上以便计算多头注意力机制
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads,1,1)# 计算ScaledDotProductAttention# 得到的结果有两个：context: [batch_size x n_heads x len_q x d_v],# attn: [batch_size x n_heads x len_q x len_k]
        context, attn = ScaledDotProductAttention()(q_s, k_s, v_s, attn_mask)# 这里实际上在拼接n个头，把n个头的加权注意力输出拼接，然后过一个线性层，context变成# [batch_size,len_q,n_heads*d_v]。这里context需要进行contiguous，因为transpose后源tensor变成不连续的# 了，view操作需要连续的tensor。
        context = context.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size,-1, n_heads * d_v)
        output = self.linear(context)# 过残差、LN，输出output: [batch_size x len_q x d_model]和这一层的加权注意力表征向量return self.layer_norm(output + residual), attn

6.2 点积缩放的注意力机制（ScaledDotProductAttention）

这里有个关键细节就是对Mask矩阵和注意力权重矩阵的联合操作，要把注意力权重矩阵的PAD部分变成无限小，以对Query起到屏蔽作用。

classScaledDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self):super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()defforward(self, Q, K, V, attn_mask):# 输入进来的维度分别是Q:[batch_size x n_heads x len_q x d_k]  K:[batch_size x n_heads x len_k x d_k]  V:[batch_size x n_heads x len_k x d_v]# matmul操作即矩阵相乘# [batch_size x n_heads x len_q x d_k] matmul [batch_size x n_heads x d_k x len_k] -> [batch_size x n_heads x len_q x len_k]
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1,-2))/ np.sqrt(d_k)# masked_fill_(mask,value)这个函数，用value填充源向量中与mask中值为1位置相对应的元素，# 要求mask和要填充的源向量形状需一致# 把被mask的地方置为无穷小，softmax之后会趋近于0，Q会忽视这部分的权重
        scores.masked_fill_(attn_mask,-1e9)# Fills elements of self tensor with value where mask is one.
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        context = torch.matmul(attn, V)# context:[batch_size,n_heads,len_q,d_k]# attn:[batch_size,n_heads,len_q,len_k]return context, attn

7. 前馈神经网络（Poswise-FeedForward）

FeedForward实际上就是一个两层的线性层，对输入进行线性转换。Position-wise意为对每个点独立做，即对序列中的每个token独立过同一个MLP，即作用在输入的最后一个维度上。

MLP有两种实现方式，一种是通过卷积的方式实现，一种是通过线性层实现。二者的区别除了原理上，还有代码细节上，例如，Conv1d要求输入必须是[batch_size,channel,length]，必须是三维tensor，而Linear要求输入是[batch_size,*,d_model]，可以有多个维度。

7.1 实现方式1：Conv1d

classPoswiseFeedForwardNet(nn.Module):def__init__(self):super(PoswiseFeedForwardNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=d_model, out_channels=d_ff, kernel_size=1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=d_ff, out_channels=d_model, kernel_size=1)
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(d_model)defforward(self, inputs):
        residual = inputs # inputs : [batch_size, len_q, d_model]# Conv1d的输入为[batch, channel, length]，作用于第二个维度channel，所以这里要转置
        output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1,2)))
        output = self.conv2(output).transpose(1,2)return self.layer_norm(output + residual)

7.2 实现方式2：Linear

classPoswiseFeedForwardNet(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))defforward(self, inputs):# inputs: [batch_size, seq_len, d_model]
        residual = inputs
        output = self.fc(inputs)return nn.LayerNorm(d_model).(output + residual)# [batch_size, seq_len, d_model]