Transformer代码详解

一、Transformer代码块

Transformer是用于自然语言处理的深度学习模型，在对文本进行处理时表现出了非常出色的性能。在代码实现中，Transformer被划分为一个encoder和一个decoder的过程。

在encoder中，Transformer接收了一串序列化的输入，并对其进行编码。该过程中，Transformer首先使用了一层叫做Self-Attention的注意力机制，对输入进行密集计算，计算出了每个位置可以关注到哪些位置的上下文信息。Self-Attention机制在代码实现中，被定义为函数MultiHeadAttention。

def MultiHeadAttention(h, dropout_rate):
  def layer(x, mask):
    # ...
    return output
  return layer

在接下来的编码过程中，使用了两层前馈神经网络，并对每个位置的特征进行加权求和，最终得到了一组编码向量，这些向量被用于在decoder中进行后续解码处理。

def FeedForward(units, dropout_rate):
  def layer(x):
    # ...
    return output
  return layer

在decoder中，Transformer接收了一个编码向量的序列和对应的输出序列。Transformer的解码过程中，同样使用了Self-Attention机制，但不同的是在注意力的计算上，除了对已知的输入序列进行考虑，还要考虑已经生成的部分输出序列，因为这些输出序列也会对后期的输出序列产生影响。在代码实现中，这一过程被定义为函数DecoderSelfAttention。

def DecoderSelfAttention(h, dropout_rate):
  def layer(x, mask):
    # ...
    return output
  return layer

在解码的过程中，同样使用了两层前馈神经网络，并与已知的输入序列进行交互，以生成对应的输出序列。

def DecoderFeedForward(units, dropout_rate):
  def layer(x):
    # ...
    return output
  return layer

二、Transformer代码级详解

在Transformer的代码实现中，除了以上主要的encoder和decoder过程之外，还有一些对模型的优化和调参。其中，Dropout技术被广泛用于防止过拟合。在代码中，Dropout被定义为一个与输入大小无关的比率值，该比率值表示在训练过程中每一层神经元的dropout率。

class Dropout(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, rate):
    super(Dropout, self).__init__()
    self.rate = rate

  def call(self, x, training=None):
    if training:
      x = tf.nn.dropout(x, rate=self.rate)
    return x

除了Dropout技术，还可以使用Layer Normalization技术，对每一层输入进行规范化，使得每一层的输出更加稳定。在代码中，Layer Normalization的实现非常简单，只需要对当前层的输出进行规范化即可。

class LayerNormalization(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, epsilon=1e-6):
    super(LayerNormalization, self).__init__()
    self.epsilon = epsilon

  def build(self, input_shape):
    # ...
  
  def call(self, x):
    # ...
    return output

三、Transformer代码调试

在编写Transformer代码时，可能会出现各种各样的调试问题。其中最常见的问题是维度的不匹配，这通常发生在self-attention层或feedforward层的实现上。如果出现这种问题，可以通过打印特征向量维度的方式来排查。

def MultiHeadAttention(h, dropout_rate):
  def layer(x, mask):
    # ...
    print(x_shape)
    print(W_Q_shape)
    # ...
  return layer

除此之外，还有一些其他的调试技巧，比如可以限制模型的步长或者减少少量样本集以排除其他问题。

四、Transformer模型

在完成Transformer代码的编写之后，需要对模型进行训练和评估。可以通过调整epoch、batch size、learning rate等参数来进一步优化模型性能。在训练过程中，可以使用TensorBoard来可视化训练过程，并监视模型的各项指标。

model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_function, metrics=[accuracy])
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)
model.fit(train_dataset, epochs=EPOCHS, validation_steps=VAL_STEPS,
                    validation_data=val_dataset, steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH,
                    callbacks=[tensorboard_callback])

五、Transformer神经网络

在Transformer中，Self-Attention机制是实现其高效性的关键。可以通过增加头数来提高模型的效率。在同时满足可扩展性和效率的前提下，提高键值对的维度被证明是另一种有效提高模型性能的做法之一。但是，需要注意维度的限制，因为这会对Transformer所需的计算资源产生影响。

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, h, d_model, dropout_rate=0.1):
    super(MultiHeadAttention, self).__init__()
    self.h = h
    self.d_model = d_model
    # ...
  def call(self, inputs):
    # ...
    return output

六、Transformer代码机器翻译

Transformer的最初目的之一是机器翻译任务。可以使用Transformer代码对任意一种语言进行机器翻译。在实现-machine translation时，常规方法包括使用BLEU评估方法对模型进行评估，或者在训练数据中添加一些噪声，以产生更多的训练样本。

trainer = tf.keras.Model([encoder_input, decoder_input], decoder_output)
trainer.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
trainer.fit(train_data, epochs=EPOCHS, batch_size=BATCH_SIZE, validation_data=val_data)

七、Transformer代码实现

具体实现请参考下面的代码示例。这个示例实现将输入序列翻转并输出，以演示Transformer模型在手写数字识别任务上的应用。

import tensorflow as tf

import numpy as np

from tensorflow import keras

from tensorflow.keras import layers

class PositionalEncoding(layers.Layer):
    def __init__(self):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
    def call(self, inputs):
        seq_len = inputs.shape[1]
        d_model = inputs.shape[2]
        pos = np.repeat(np.arange(seq_len)[:, np.newaxis], d_model, axis=-1)
        angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (pos//2)) / np.float32(d_model))
        angle_rads = np.zeros_like(pos, dtype=np.float32)
        angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rates[:, 0::2])
        angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rates[:, 1::2])
        pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]
        return inputs + tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)
    def get_config(self):
        return super().get_config()
def get_angles(pos, i, d_model):
    angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i//2)) / np.float32(d_model))
    return pos * angle_rates
def create_padding_mask(seq):
    seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
    return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]
def create_look_ahead_mask(size):
    mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
    return mask
class MultiHeadAttention(layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % self.num_heads == 0
        self.depth = d_model // self.num_heads
        self.WQ = layers.Dense(d_model)
        self.WK = layers.Dense(d_model)
        self.WV = layers.Dense(d_model)
        self.dense = layers.Dense(d_model)
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    def call(self, inputs):
        q, k, v, mask = inputs['query'], inputs['key'], inputs['value'], inputs['mask']
        batch_size = tf.shape(q)[0]
        q = self.WQ(q)
        k = self.WK(k)
        v = self.WV(v)
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        return output
    def get_config(self):
        return super().get_config()
def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
    return keras.Sequential([
        layers.Dense(dff, activation='relu'),
        layers.Dense(d_model)
    ])
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
    matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
    depth = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
    logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(depth)
    if mask is not None:
        logits = logits + (mask * -1e9)
    attention_weights = tf.nn.softmax(logits, axis=-1)
    output = tf.matmul(attention_weights, v)
    return output, attention_weights
class EncoderLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
        self.layer_norm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layer_norm2 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = layers.Dropout(rate)
    def call(self, inputs, training):
        x, mask = inputs['x'], inputs['mask']
        attn_output = self.mha({'query': x, 'key': x, 'value': x, 'mask': mask})
        attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
        out1 = self.layer_norm1(inputs['x'] + attn_output)
        ffn_output = self.ffn(out1)
        ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
        out2 = self.layer_norm2(out1 + ffn_output)
        return out2
    def get_config(self):
        return super().get_config()
class DecoderLayer(layers.Layer):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
        self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
        self.layer_norm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layer_norm2 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.layer_norm3 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        self.dropout1 = layers.Dropout(rate)
        self.dropout2 = layers.Dropout(rate)
        self.dropout3 = layers.Dropout(rate)
    def call(self, inputs, training):
        x, enc_output, look_ahead_mask, padding_mask = inputs['x'], inputs['enc_output'], inputs['look_ahead_mask'], inputs['padding_mask']
        attn1, attn_weights_block1 = self.mha1({'query': x, 'key': x, 'value': x, 'mask': look_ahead_mask})
        attn1 = self.dropout1(attn1, training 
                                                        
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