一、Transformer代碼塊
Transformer是用於自然語言處理的深度學習模型，在對文本進行處理時表現出了非常出色的性能。在代碼實現中，Transformer被劃分為一個encoder和一個decoder的過程。
在encoder中，Transformer接收了一串序列化的輸入，並對其進行編碼。該過程中，Transformer首先使用了一層叫做Self-Attention的注意力機制，對輸入進行密集計算，計算出了每個位置可以關注到哪些位置的上下文信息。Self-Attention機制在代碼實現中，被定義為函數MultiHeadAttention。
def MultiHeadAttention(h, dropout_rate):
def layer(x, mask):
# ...
return output
return layer在接下來的編碼過程中，使用了兩層前饋神經網絡，並對每個位置的特徵進行加權求和，最終得到了一組編碼向量，這些向量被用於在decoder中進行後續解碼處理。
def FeedForward(units, dropout_rate):
def layer(x):
# ...
return output
return layer在decoder中，Transformer接收了一個編碼向量的序列和對應的輸出序列。Transformer的解碼過程中，同樣使用了Self-Attention機制，但不同的是在注意力的計算上，除了對已知的輸入序列進行考慮，還要考慮已經生成的部分輸出序列，因為這些輸出序列也會對後期的輸出序列產生影響。在代碼實現中，這一過程被定義為函數DecoderSelfAttention。
def DecoderSelfAttention(h, dropout_rate):
def layer(x, mask):
# ...
return output
return layer在解碼的過程中，同樣使用了兩層前饋神經網絡，並與已知的輸入序列進行交互，以生成對應的輸出序列。
def DecoderFeedForward(units, dropout_rate):
def layer(x):
# ...
return output
return layer二、Transformer代碼級詳解
在Transformer的代碼實現中，除了以上主要的encoder和decoder過程之外，還有一些對模型的優化和調參。其中，Dropout技術被廣泛用於防止過擬合。在代碼中，Dropout被定義為一個與輸入大小無關的比率值，該比率值表示在訓練過程中每一層神經元的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技術，還可以使用Layer Normalization技術，對每一層輸入進行規範化，使得每一層的輸出更加穩定。在代碼中，Layer Normalization的實現非常簡單，只需要對當前層的輸出進行規範化即可。
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代碼調試
在編寫Transformer代碼時，可能會出現各種各樣的調試問題。其中最常見的問題是維度的不匹配，這通常發生在self-attention層或feedforward層的實現上。如果出現這種問題，可以通過打印特徵向量維度的方式來排查。
def MultiHeadAttention(h, dropout_rate):
def layer(x, mask):
# ...
print(x_shape)
print(W_Q_shape)
# ...
return layer除此之外，還有一些其他的調試技巧，比如可以限制模型的步長或者減少少量樣本集以排除其他問題。
四、Transformer模型
在完成Transformer代碼的編寫之後，需要對模型進行訓練和評估。可以通過調整epoch、batch size、learning rate等參數來進一步優化模型性能。在訓練過程中，可以使用TensorBoard來可視化訓練過程，並監視模型的各項指標。
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神經網絡
在Transformer中，Self-Attention機制是實現其高效性的關鍵。可以通過增加頭數來提高模型的效率。在同時滿足可擴展性和效率的前提下，提高鍵值對的維度被證明是另一種有效提高模型性能的做法之一。但是，需要注意維度的限制，因為這會對Transformer所需的計算資源產生影響。
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代碼機器翻譯
Transformer的最初目的之一是機器翻譯任務。可以使用Transformer代碼對任意一種語言進行機器翻譯。在實現-machine translation時，常規方法包括使用BLEU評估方法對模型進行評估，或者在訓練數據中添加一些噪聲，以產生更多的訓練樣本。
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代碼實現
具體實現請參考下面的代碼示例。這個示例實現將輸入序列翻轉並輸出，以演示Transformer模型在手寫數字識別任務上的應用。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layersclass 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
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/287158.html
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