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【深度学习】(2) Transformer 网络解析，代码复现，附Pytorch完整代码

大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建 Transformer 模型。

本文的重点在代码复现，部分知识点介绍的不多，我会在之后的四篇博文中详细介绍 Encoder，Decoder，(Mask)MutiHeadAttention，以及实战案例。

之前我也介绍过Vision Tranformer，该模型的 Pytorch 和 TensorFlow2 的复现和实战案例可以看我的这两篇博文：

https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/124792386

https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/125184340

1. 引言

在传统的记忆网络中，RNN 模型，LSTM 模型以及 GRU 模型三个模型都是时序模型，对于每一个句子只能串行运行而不能并行，限制了模型的速度，而且虽然在一定程度上解决了长期依赖问题，但是对于跨度特别长的依赖还是没有很好的解决。

Transformer 模型内的每一个单词都可以并行的与其他单词计算Self-Attention值，并且在计算时不会受到距离过远的影响。Transformer 模型是一个序列到序列的模型，它由两个部分组成，分别是编码器和解码器。Transformer 也是一种基于注意力机制的架构，能够利用对文本的注意力权重来提取重要讯息。Transformer 具有可以并行处理顺序数据的特点，所以，它不但速度比以前的体系结构快，而且，在处理长期依赖性方面也十分优秀。

2. Muti_head_attention

自注意力层的主要功能是收集到有关句子的上下文的语意信息。

对于一个输入，自注意力机制首先会将 Embedding 向量与随机矩阵计算乘积得到三个向量矩阵，分别是 查询 Q（Query）、键 K（key）、值 V（value）权重矩阵。之后根据这三个向量矩阵计算自注意力的分数值。

计算过程如下：首先，将 Q 与 K 做点乘；之后将点乘的结果除以一个常数 ​，目的是为了保证计算的稳定性；然后把得到的结果经过 Softmax 层进行计算；最后，将 Softmax 的输出结果与 V 矩阵进行相乘，得到该点的注意力分数。具体公式如下：

attention(Q,K,V)=sofymax(\frac{QK^{T}}{\sqrt{d_k} } )V

其中 Q，K 和 V 是由输入词向量构成的矩阵，​dk 是输入词向量的维数。计算过程如下图所示：

从实质上可以了解，注意力机制从大量的数据中有过滤出了一些可用的关键信息，因而集中于这部分关键信息上，而忽略了这些无用的不重要的内容。softmax 计算后的权重越大，注意力就越集中在其相应的 Value 值上，即权重就代表了数据的意义，而 Value 值也就是与它意义相对应的数据。

Transformer 模型所采用是并不是单一的自注意力机制，而是多头注意力机制。通俗的解释就是说对于一个输入向量，不仅仅只初始化一组 Q、K、V 的矩阵，而是初始化多组，最终得到多组向量矩阵，不同的头可以表示不同的语义信息，示意图如下：

Transformer 模型中采用了 8 组权重矩阵，也就是 8 个注意力头。为了满足前馈层输入要求，定义一个权重矩阵 W0 与 8 组权重矩阵相乘，对模型进行联合训练。最终将融合所有注意力头信息的矩阵送入前馈层进行下一步的计算。

多头注意力计算公式如下，其中 W_i^Q、W_i^K、W_i^V 是 Q、K、V 矩阵的参数矩阵，W^0 是附加矩阵。

head_i = Attention(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)

MutiHead(Q,K,V)=Concat(head_1, ..., head_n)W^0

代码如下：

import torch
from torch import nn

# -------------------------------------------------- #
#（1）muti_head_attention
# -------------------------------------------------- #
'''
embed_size: 每个单词用多少长度的向量来表示
heads: 多头注意力的heads个数
'''
class selfattention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(selfattention, self).__init__()

        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        # 每个head的处理的特征个数
        self.head_dim = embed_size // heads

        # 如果不能整除就报错
        assert (self.head_dim * self.heads == self.embed_size), 'embed_size should be divided by heads'

        # 三个全连接分别计算qkv
        self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)

        # 输出层
        self.fc_out = nn.Linear(self.head_dim * self.heads, embed_size)

    # 前向传播 qkv.shape==[b,seq_len,embed_size]
    def forward(self, values, keys, query, mask):
        
        N = query.shape[0]  # batch
        # 获取每个句子有多少个单词
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]

        # 维度调整 [b,seq_len,embed_size] ==> [b,seq_len,heads,head_dim]
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        queries = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)

        # 对原始输入数据计算q、k、v
        values = self.values(values)
        keys = self.keys(keys)
        queries = self.queries(queries)

        # 爱因斯坦简记法，用于张量矩阵运算，q和k的转置矩阵相乘
        # queries.shape = [N, query_len, self.heads, self.head_dim]
        # keys.shape = [N, keys_len, self.heads, self.head_dim]
        # energy.shape = [N, heads, query_len, keys_len]
        energy = torch.einsum('nqhd, nkhd -> nhqk', [queries, keys])

        # 是否使用mask遮挡t时刻以后的所有q、k
        if mask is not None:
            # 将mask中所有为0的位置的元素，在energy中对应位置都置为 －1*10^10
            energy = energy.masked_fill(mask==0, torch.tensor(-1e10))

        # 根据公式计算attention, 在最后一个维度上计算softmax
        attention = torch.softmax(energy/(self.embed_size**(1/2)), dim=3)
        
        # 爱因斯坦简记法矩阵元素，其中query_len == keys_len == value_len
        # attention.shape = [N, heads, query_len, keys_len]
        # values.shape = [N, value_len, heads, head_dim]
        # out.shape = [N, query_len, heads, head_dim]
        out = torch.einsum('nhql, nlhd -> nqhd', [attention, values])
        
        # 维度调整 [N, query_len, heads, head_dim] ==> [N, query_len, heads*head_dim]
        out = out.reshape(N, query_len, self.heads*self.head_dim)

        # 全连接，shape不变
        out = self.fc_out(out)
        return out

3. Muti_head_attention + FFN

前馈神经网络（Feed Forward Network，FFN）的作用主要是提供非线性变换，将多头注意力层的输出结果映射到更高维度的空间中。公式如下，可以看出就是先经过一个线性变换，再经过一个RELU激活函数，然后再经过一个线性变换。

​FFN=max(0,xW_1, b_1)W_2 + B_2

在 Transformer 模型中，每一个子层之后都会有一个残差模块，并且有一个层归一化计算（Layer Normalization，LN）。残差模块****的作用主要是为了解决随着网络深度的增加梯度不稳定的问题。归一化****的作用主要是防止梯度消失或者梯度爆炸，加速模型收敛。Transformer 模型中采用的是层归一化方法，计算公式如下：

​LN(x_i)= \alpha * \frac{x_i-\mu_L}{\sqrt{\sigma_L^2+\varepsilon }}+ \beta

该部分代码对应的结构图如下：

# -------------------------------------------------- #
#（2）multi_head_attention + FFN
# -------------------------------------------------- #
'''
embed_size: wordembedding之后, 每个单词用多少长度的向量来表示
heads: 多头注意力的heas个数
drop: 杀死神经元的概率
forward_expansion:  在FFN中第一个全连接上升特征数的倍数
'''
class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads, dropout, forward_expansion):
        super(TransformerBlock, self).__init__()

        # 实例化自注意力模块
        self.attention = selfattention(embed_size, heads)

        # muti_head之后的layernorm
        self.norm1 = nn.LayerNorm(embed_size)
        # FFN之后的layernorm
        self.norm2 = nn.LayerNorm(embed_size)

        # 构建FFN前馈型神经网络
        self.feed_forward = nn.Sequential(
            # 第一个全连接层上升特征个数
            nn.Linear(embed_size, embed_size * forward_expansion),
            # relu激活
            nn.ReLU(),
            # 第二个全连接下降特征个数
            nn.Linear(embed_size * forward_expansion, embed_size)
        )

        # dropout层随机杀死神经元
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    
    # 前向传播, qkv.shape==[b,seq_len,embed_size]
    def forward(self, value, key, query, mask):

        # 计算muti_head_attention
        attention = self.attention(value, key, query, mask)
        # 输入和输出做残差连接
        x = query + attention
        # layernorm标准化
        x = self.norm1(x)
        # dropout
        x = self.dropout(x)

        # FFN
        ffn = self.feed_forward(x)
        # 残差连接输入和输出
        forward = ffn + x
        # layernorm + dropout
        out = self.dropout(self.norm2(forward))

        return out

4. Encoder

该部分代码对应的网络结构如下图所示，Encoder 部分堆叠了多个 TransformerBlock（Muti_head_attention 和 FFN）。输入的序列先经过 WordEmbedding，将句子中的每个单词用长度为 embed_size 的向量来表示。

由于注意力机制更多的是关注词与词之间的重要程度，而不关心句子中词语位置的顺序关系。

例如：从北京开往济南的列车”与“从济南开往北京的列车”，词向量表示并不能对两句话中的“北京”进行区分，其编码是一样的。但是在真实语境中，两个词语所表达的语义并不相同，第一个表示的是起始站，另一个表示的是终点站，两个词所表达的语义信息并不相同。

Transformer 模型通过对输入向量额外添加位置编码PositionEmbedding来解决这个问题。Transformer 模型中利用正弦和余弦函数来生成位置编码信息，将位置编码信息与 WordEmbedding 的结果相加，作为输入送到下一层。

但是下面的代码中我没用正余弦位置编码，位置编码部分我在下一篇博文中详细讲。

# -------------------------------------------------- #
#（3）encoder
# -------------------------------------------------- #
'''
src_vocab_size: 一共有多少个单词
num_layers: 堆叠多少层TransformerBlock
device: GPU or CPU
max_len: 最长的一个句子有多少个单词
embed_size: wordembedding之后, 每个单词用多少长度的向量来表示
heads: 多头注意力的heas个数
drop: 在muti_head_atten和FFN之后的dropout层杀死神经元的概率
forward_expansion:  在FFN中第一个全连接上升特征数的倍数
'''
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, num_layers, device, max_len,
                 embed_size, heads, dropout, forward_expansion):
        super(Encoder, self).__init__()

        self.embed_size = embed_size
        self.device = device

        # wordembedding 将每个单词用长度为多少的向量来表示
        self.word_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, embed_size)
        # 对每一个单词的位置编码
        self.position_embedding = nn.Embedding(max_len, embed_size)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        # 将多个TransformerBlock保存在列表中
        self.layers = nn.ModuleList(
            [TransformerBlock(embed_size, heads, dropout, forward_expansion)
            for _ in range(num_layers)]
        )

        
    # 前向传播x.shape=[batch, seq_len]
    def forward(self, x, mask):
        # 获取输入句子的shape
        N, seq_len = x.shape

        # 为每个单词构造位置信息, 并搬运到GPU上
        position = torch.arange(0, seq_len).expand(N, seq_len).to(self.device)

        # 将输入的句子经过wordembedding和位置编码后相加 [batch, seq_len, embed_size]
        out = self.word_embedding(x) + self.position_embedding(position)
        # dropout层
        out = self.dropout(out)

        # 堆叠多个TransformerBlock层
        for layer in self.layers:
            out = layer(out, out, out, mask)

        return out

5. DecoderBlock

该部分代码对应的网络结构如下，大体结构和 Encoder 部分相同。两点不同，首先第一个的 Muti_head_attention 中使用了掩码 mask；其次第二个 Muti_head_attention 中的 query 使用的是目标序列，key 和 value 使用的是编码器的输出序列。这部分涉及的内容较多，具体原理留到下一篇文章。

代码如下：

# -------------------------------------------------- #
#（4）decoder_block
# -------------------------------------------------- #
'''
embed_size: wordembedding之后, 每个单词用多少长度的向量来表示
heads: 多头注意力的heas个数
drop: 在muti_head_atten和FFN之后的dropout层杀死神经元的概率
forward_expansion:  在FFN中第一个全连接上升特征数的倍数
'''
class DecoderBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads, forward_expansion, dropout):
        super(DecoderBlock, self).__init__()

        # 实例化muti_head_attention
        self.attention = selfattention(embed_size, heads)
        # 实例化TransformerBlock
        self.transformer_block = TransformerBlock(embed_size, heads, dropout, forward_expansion)

        # 第一个muti_head_atten之后的LN和Dropout
        self.norm = nn.LayerNorm(embed_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    # 前向传播
    def forward(self, x, value, key, src_mask, trg_mask):
        
        # 对output计算self_attention
        attention = self.attention(x, x, x, trg_mask)
        # 残差连接
        query = self.dropout(self.norm(attention + x))

        # 将encoder部分的k、v和decoder部分的q做TransformerBlock
        out = self.transformer_block(value, key, query, src_mask)
        return out

6. Decoder

该部分代码对应网络结构如下图所示，这部分除了上面说的两点之外，其他都和 Encoder 部分相同。首先通过** WordEmbedding 将目标序列的每个单词用长度为 embed_size 的向量来表示。经过多个 DecoderBlock 之后，输入和输出的shape保持不变[batch, seq_len, embed_size]**，最后在输出层使用一个全连接层得到结果。

代码如下：

# -------------------------------------------------- #
#（5）decoder
# -------------------------------------------------- #
'''
trg_vocab_size: 目标句子的长度
num_layers: 堆叠多少个decoder_block
max_len: 目标句子中最长的句子有几个单词
device: GPU or CPU
embed_size: wordembedding之后, 每个单词用多少长度的向量来表示
heads: 多头注意力的heas个数
drop: 在muti_head_atten和FFN之后的dropout层杀死神经元的概率
forward_expansion:  在FFN中第一个全连接上升特征数的倍数
'''
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, trg_vocab_size, num_layers, device, max_len,
                 embed_size, heads, forward_expansion, dropout):
        super(Decoder, self).__init__()

        self.device = device

        # trg_vocab_size代表目标句子的单词总数，embed_size代表每个单词用多长的向量来表示
        self.word_embedding = nn.Embedding(trg_vocab_size, embed_size)
        # 位置编码，max_len代表目标句子中最长有几个单词
        self.position_embeddimg = nn.Embedding(max_len, embed_size)

        # 堆叠多个decoder_block
        self.layers = nn.ModuleList(
            [DecoderBlock(embed_size, heads, forward_expansion, dropout)
             for _ in range(num_layers)]
        )

        # 输出层
        self.fc_out = nn.Linear(embed_size, trg_vocab_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
    
    # 前向传播
    def forward(self, x, enc_out, src_mask, trg_mask):
        
        # 获取decoder部分输入的shape=[batch, seq_len]
        N, seq_len = x.shape

        # 位置编码
        positions = torch.arange(0, seq_len).expand(N, seq_len).to(self.device)

        # word_embedding和位置编码后的结果相加
        x = self.word_embedding(x) + self.position_embeddimg(x)
        x = self.dropout(x)

        # 堆叠多个DecoderBlock, 其中它的key和value是用的encoder的输出 [batch, seq_len, embed_size]
        for layer in self.layers:
            x = layer(x, enc_out, enc_out, src_mask, trg_mask)

        # 输出层
        out = self.fc_out(x)
        return out

7. 模型构建

完整的 Transformer 模型结构图如下，与大多数端到端的模型一样，Transformer 结构也是采用了端到端的编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构。模型将注意力的思想发挥到了极致，编码层由 6 个编码器堆叠而成，解码层由 6 个解码器组成。结构保持一致。

对于每一个编码器，主要包含两层结构。一个是自注意力层（self_attention），自注意力层的作用是获取到句子的上下文语义信息；另一个是前馈神经网络（FFN）。此外，在每个层与层之间都会有一个残差模块和归一化操作，其作用是加速模型收敛、防止梯度消失或梯度爆炸。解码器也包含编码器中的两层网络结构，除此之外，为了获取当前节点的关注信息，在这两层结构中间还有一层编码器-解码器注意力层。

下面只需要将上面定义的 Encoder 类和 Decoder 类拼接在一起就行了。

# -------------------------------------------------- #
#（6）模型构建
# -------------------------------------------------- #
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, 
                 src_vocab_size,
                 trg_vocab_size,
                 src_pad_idx,
                 trg_pad_idx,
                 embed_size=512,
                 num_layers=6,
                 forward_expansion=4,
                 heads=8,
                 dropout=0,
                 device='cuda',
                 max_len=100):
        super(Transformer, self).__init__()

        self.encoder = Encoder(src_vocab_size, 
                               num_layers, 
                               device, 
                               max_len,
                               embed_size, 
                               heads, 
                               dropout, 
                               forward_expansion)

        self.decoder = Decoder(trg_vocab_size, 
                               num_layers, 
                               device, 
                               max_len,
                               embed_size, 
                               heads, 
                               forward_expansion, 
                               dropout)

        self.src_pad_idx = src_pad_idx
        self.trg_pad_idx = trg_pad_idx
        self.device = device
    
    # 构造mask
    def make_src_mask(self, src):
        # [N,src_len]==>[N,1,1,src_len]
        src_mask = (src != self.src_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)
        return src_mask.to(self.device)
    
    def make_trg_mask(self, trg):
        # 获取目标句子的shape
        N, trg_len = trg.shape
        # 构造mask  [trg_len, trg_len]==>[N, 1, trg_len, trg_len]
        trg_mask = torch.tril(torch.ones((trg_len, trg_len))).expand(N, 1, trg_len, trg_len)
        return trg_mask.to(self.device)
    
    # 前向传播
    def forward(self, src, trg):

        # 对输入句子构造mask
        src_mask = self.make_src_mask(src)
        # 对目标句子构造mask
        trg_mask = self.make_trg_mask(trg)

        # encoder
        enc_src = self.encoder(src, src_mask)
        # decoder
        out = self.decoder(trg, enc_src, src_mask, trg_mask)
        return out

8. 前向传播

下面定义一个输入序列和目标序列，做一次前向传播，验证一下模型是否有误

# -------------------------------------------------- #
#（7）模型测试
# -------------------------------------------------- #
if __name__ == '__main__':
    # 电脑上有GPU就调用它，没有就用CPU
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

    # 输入
    x = torch.tensor([[1,5,6,4,3,9,5,2,0], [1,8,7,3,4,5,6,7,2]]).to(device)
    # 目标
    trg = torch.tensor([[1,7,4,3,5,9,2,0], [1,5,6,2,4,7,6,2]]).to(device)
    
    src_vocab_size = 10  # 输入句子的长度
    trg_vocab_size = 10  # 目标句子的长度

    src_pad_idx = 0  # 对输入句子中的0值做mask
    trg_pad_idx = 0

    # 接收模型
    model = Transformer(src_vocab_size, trg_vocab_size, src_pad_idx, trg_pad_idx)
    model = model.to(device)

    # 前向传播，参数：输入句子和目标句子
    out = model(x, trg[:,:-1])  # 预测最后一个句子

    print(out.shape)  
    # torch.Size([2, 7, 10])
标签： 深度学习 神经网络 transformer
本文转载自: https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/125491693
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