Transformer学习笔记

前言
前提条件
相关介绍
Transformer
- 总体架构
- 编码器（Encoder）
- - 位置编码（Positional Encoding）
  - get_attn_pad_mask函数（Padding Mask）
  - EncoderLayer
  - - MultiHeadAttention
    - - ScaledDotProductAttention
    - PoswiseFeedForwardNet
- 解码器（Decoder）
- - 位置编码（Positional Encoding）
  - get_attn_subsequent_mask函数（Sequence Mask）
- 完整代码
参考

前言

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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前提条件

熟悉Python

Transformer

论文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762
源码地址：https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformer
为什么要学习Transformer？由于最近几年，比较新的AI论文，或多或少都有Transformer的思想，比如，GPT文本生成系列论文，DETR目标检测系列论文，MaskFormer图像实例分割系列论文，等等，有兴趣，可自行搜索查阅！

总体架构

在这里插入图片描述

## 1. 从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder()  ## 编码层
        self.decoder = Decoder()  ## 解码层
        ## 输出层 d_model 是我们解码层每个token输出的维度大小，之后会做一个 tgt_vocab_size 大小的softmax
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False) 
    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        ## 这里有两个数据进行输入，
        # 一个是enc_inputs 形状为[batch_size, src_len]，主要是作为编码段的输入，
        # 这里enc_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])，shape:torch.Size([1, 5])
        # 一个dec_inputs，形状为[batch_size, tgt_len]，主要是作为解码端的输入
        # 这里dec_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])，shape:torch.Size([1, 5])

        ## enc_inputs作为输入 形状为[batch_size, src_len]，输出由自己的函数内部指定，想要什么指定输出什么，
        # 可以是全部tokens的输出，可以是特定每一层的输出；也可以是中间某些参数的输出；
        ## enc_outputs就是主要的输出，enc_self_attns这里没记错的是QK转置相乘之后softmax之后的矩阵值，代表的是每个单词和其他单词相关性；
        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)

        ## dec_outputs 是decoder主要输出，用于后续的linear映射； 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；
        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)

        ## dec_outputs做映射到词表大小
        dec_logits = self.projection(dec_outputs) # dec_logits : [batch_size x src_vocab_size x tgt_vocab_size]
        return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1)), enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns

编码器（Encoder）

在这里插入图片描述

## 2. Encoder 部分包含三个部分：词向量embedding，位置编码部分，注意力层及后续的前馈神经网络
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)  ## 这个其实就是去定义生成一个矩阵，大小是 src_vocab_size * d_model
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) ## 位置编码情况，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.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)]) ## 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；

    def forward(self, enc_inputs):
        ## 这里我们的 enc_inputs 形状是： [batch_size x source_len] # 这里是shape:torch.Size([1, 5])

        ## 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], 
        # 这里的batch_size表示输入的句子数，一个句子有src_len个词，每个句子的词，用d_model个维度表示
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs) # shape:torch.Size([1, 5]) Embedding后，shape:torch.Size([1, 5, 512])
        '''
        'ich mochte ein bier P' 句子的词向量
        [[
         [ 0.7395, -0.3963, -0.1830,  ...,  0.1230, -1.0532, -0.4132], # ich词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.7916, -1.3049, -0.3316,  ..., -0.6214, -1.1314,  0.5492], # mochte词向量，torch.Size([1, 512])
         [-0.0622,  0.9360,  0.0613,  ...,  1.6010, -2.9987, -1.4837], # ein词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.2109, -0.6176, -1.8097,  ..., -0.4632, -1.5296,  0.2844], # bier词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.3146,  1.8382,  1.5128,  ...,  0.2111,  0.9384,  0.2603] # P词向量，torch.Size([1, 512])
        ]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward>)
        '''

        ## 这里就是位置编码，把两者相加放入到了这个函数里面，从这里可以去看一下位置编码函数的实现；3.
        # self.pos_emb(x)， x.shape: [seq_len, batch_size, d_model]
        # enc_outputs.transpose(0, 1).shape: [src_len, batch_size, d_model] # shape:torch.Size([5, 1, 512]
        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1) # src_emb + pos_emb
        # enc_outputs.shape: [batch_size, src_len,  d_model]

        ##get_attn_pad_mask是为了得到句子中pad的位置信息，给到模型后面，在计算自注意力和交互注意力的时候去掉pad符号的影响，去看一下这个函数 4.
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs) # 
        '''
        enc_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])
        enc_self_attn_mask = 
        tensor([[[False, False, False, False,  True],  # True表示pad的位置
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True]]])
        '''
        enc_self_attns = []
        for layer in self.layers:
            ## 去看EncoderLayer 层函数 5.
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
            enc_self_attns.append(enc_self_attn)
        return enc_outputs, enc_self_attns

位置编码（Positional Encoding）

在这里插入图片描述

位置编码的公式，如下：

## 3. PositionalEncoding 代码实现
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()

        ## 位置编码的实现其实很简单，直接对照着公式去敲代码就可以，下面这个代码只是其中一种实现方式；
        ## 从理解来讲，需要注意的就是偶数和奇数在公式上有一个共同部分，我们使用log函数把次方拿下来，方便计算；
        ## pos代表的是单词在句子中的索引，这点需要注意；比如max_len是128个，那么索引就是从0，1，2，...,127
        ##假设我的demodel是512，2i那个符号中i从0取到了255，那么2i对应取值就是0,2,4...510
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model) # pos ecoding ,shape : [max_len,d_model = 512]
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # 初始化position序列
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) # 
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)## 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，步长为2，其实代表的就是偶数位置
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)##这里需要注意的是pe[:, 1::2]这个用法，就是从1开始到最后面，步长为2，其实代表的就是奇数位置
        ## 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)

        self.register_buffer('pe', pe)  ## 定一个缓冲区，其实简单理解为这个参数不更新就可以

    def forward(self, x):
        """
        x: [seq_len, batch_size, d_model]
        tensor([[[ 0.4754,  0.8965, -0.2358,  ..., -1.6288, -0.0859,  0.4266]],
                [[-0.0945, -0.8719,  0.1700,  ...,  0.1514,  0.7029,  1.1040]],
                [[-1.4293, -1.2236, -0.8939,  ...,  0.5179,  0.9243, -1.0067]],
                [[ 1.5126,  0.0090, -0.7605,  ...,  0.1445,  0.0617,  0.6194]],
                [[ 1.6691,  1.0186,  0.4773,  ..., -1.0291,  0.0582,  0.3893]]],
            grad_fn=<TransposeBackward0>)
        """
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

get_attn_pad_mask函数（Padding Mask）

在后面注意力机制的部分，在计算出

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。
get_attn_pad_mask函数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。

## 4. get_attn_pad_mask

## 比如说，我现在的句子长度是5，在后面注意力机制的部分，我们在计算出来QK转置除以根号之后，softmax之前，我们得到的形状
## len_input * len_input  代表每个单词对其余包含自己的单词的影响力

## 所以这里我需要有一个同等大小形状的矩阵，告诉我哪个位置是PAD部分，之后在计算计算softmax之前会把这里置为无穷大；

## 一定需要注意的是这里得到的矩阵形状是batch_size x len_q x len_k，我们是对k中的pad符号进行标识，并没有对k中的做标识，因为没必要

## seq_q 和 seq_k 不一定一致，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；

def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    batch_size, len_q = seq_q.size() # [1,5]
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    # eq(zero) is PAD token，词表中'0'表示'P'
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # batch_size x 1 x len_k, one is masking
    # res = pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
    # print(res) 
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)  # batch_size x len_q x len_k

EncoderLayer

在这里插入图片描述

## 5. EncoderLayer ：包含两个部分，多头注意力机制和前馈神经网络
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()

    def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):
        ## 下面这个就是做自注意力层，输入是enc_inputs，形状是[batch_size x seq_len_q x d_model] 需要注意的是最初始的QKV矩阵是等同于这个输入的，去看一下enc_self_attn函数 6.
        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

MultiHeadAttention

在这里插入图片描述

## 6. MultiHeadAttention
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        ## 输入进来的QKV是相等的，我们会使用映射linear做一个映射得到参数矩阵Wq, Wk,Wv
        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)

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):

        ## 这个多头分为这几个步骤，首先映射分头，然后计算atten_scores，然后计算atten_value;
        ##输入进来的数据形状： 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)

        ##下面这个就是先映射，后分头；一定要注意的是q和k分头之后维度是一致额，所以一看这里都是dk
        q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)  # q_s: [batch_size x n_heads x len_q x d_k]
        k_s = self.W_K(K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)  # k_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_k]
        v_s = self.W_V(V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)  # v_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_v]

        ## 输入进行的attn_mask形状是 batch_size x len_q x len_k，然后经过下面这个代码得到 新的attn_mask : [batch_size x n_heads x len_q x len_k]，就是把pad信息重复了n个头上
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)


        ##然后我们计算 ScaledDotProductAttention 这个函数，去7.看一下
        ## 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)
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, n_heads * d_v) # context: [batch_size x len_q x n_heads * d_v]
        output = self.linear(context)
        return self.layer_norm(output + residual), attn # output: [batch_size x len_q x d_model]

ScaledDotProductAttention

在这里插入图片描述

## 7. ScaledDotProductAttention
class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
        ## 输入进来的维度分别是 [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]
        ##首先经过matmul函数得到的scores形状是 : [batch_size x n_heads x len_q x len_k]
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)

        ## 然后关键词地方来了，下面这个就是用到了我们之前重点讲的attn_mask，把被mask的地方置为无限小，softmax之后基本就是0，对q的单词不起作用
        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)
        return context, attn

PoswiseFeedForwardNet

## 8. PoswiseFeedForwardNet
class PoswiseFeedForwardNet(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)

    def forward(self, inputs):
        residual = inputs # inputs : [batch_size, len_q, d_model]
        output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1, 2)))
        output = self.conv2(output).transpose(1, 2)
        return self.layer_norm(output + residual)

或者

class PoswiseFeedForwardNet(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))
        
    def forward(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]

解码器（Decoder）

在这里插入图片描述

## 9. Decoder
class Decoder(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 _ in range(n_layers)])

    def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): # dec_inputs : [batch_size x target_len]
        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]

        ## get_attn_pad_mask 自注意力层的时候的pad 部分
        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs)

        ## get_attn_subsequent_mask 这个做的是自注意层的mask部分，就是当前单词之后看不到，使用一个上三角为1的矩阵
        dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs)

        ## 两个矩阵相加，大于0的为1，不大于0的为0，为1的在之后就会被fill到无限小
        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequent_mask), 0)


        ## 这个做的是交互注意力机制中的mask矩阵，enc的输入是k，我去看这个k里面哪些是pad符号，给到后面的模型；注意哦，我q肯定也是有pad符号，但是这里我不在意的，之前说了好多次了哈
        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

位置编码（Positional Encoding）

解码器（Decoder）中的位置编码（Positional Encoding），与编码器（Encoder）中的位置编码（Positional Encoding）实现一样，这里不重复赘述。

get_attn_subsequent_mask函数（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。

## 10
def get_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]
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)  # 生成一个上三角矩阵
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()
    return subsequence_mask  # [batch_size, tgt_len, tgt_len]

完整代码

## from https://github.com/graykode/nlp-tutorial/tree/master/5-1.Transformer

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import matplotlib.pyplot as plt
import math


def make_batch(sentences): # sentences = ['我 是 一个 学生 P', 'S I am a student', 'I am a student E']
    input_batch = [[src_vocab[n] for n in sentences[0].split()]] # ['我 是 一个 学生 P'] ->[[1, 2, 3, 4, 0]]
    output_batch = [[tgt_vocab[n] for n in sentences[1].split()]] # ['S I am a student'] -> [[5, 1, 2, 3, 4]]
    target_batch = [[tgt_vocab[n] for n in sentences[2].split()]] # ['I am a student E'] -> [[1, 2, 3, 4, 6]]
    return torch.LongTensor(input_batch), torch.LongTensor(output_batch), torch.LongTensor(target_batch)



## 10
def get_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]
    subsequence_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1)  # 生成一个上三角矩阵
    subsequence_mask = torch.from_numpy(subsequence_mask).byte()
    return subsequence_mask  # [batch_size, tgt_len, tgt_len]


## 7. ScaledDotProductAttention
class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
        ## 输入进来的维度分别是 [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]
        ##首先经过matmul函数得到的scores形状是 : [batch_size x n_heads x len_q x len_k]
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)

        ## 然后关键词地方来了，下面这个就是用到了我们之前重点讲的attn_mask，把被mask的地方置为无限小，softmax之后基本就是0，对q的单词不起作用
        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)
        return context, attn


## 6. MultiHeadAttention
class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        ## 输入进来的QKV是相等的，我们会使用映射linear做一个映射得到参数矩阵Wq, Wk,Wv
        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)

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):

        ## 这个多头分为这几个步骤，首先映射分头，然后计算atten_scores，然后计算atten_value;
        ##输入进来的数据形状： 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)

        ##下面这个就是先映射，后分头；一定要注意的是q和k分头之后维度是一致额，所以一看这里都是dk
        q_s = self.W_Q(Q).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)  # q_s: [batch_size x n_heads x len_q x d_k]
        k_s = self.W_K(K).view(batch_size, -1, n_heads, d_k).transpose(1,2)  # k_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_k]
        v_s = self.W_V(V).view(batch_size, -1, n_heads, d_v).transpose(1,2)  # v_s: [batch_size x n_heads x len_k x d_v]

        ## 输入进行的attn_mask形状是 batch_size x len_q x len_k，然后经过下面这个代码得到 新的attn_mask : [batch_size x n_heads x len_q x len_k]，就是把pad信息重复了n个头上
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1).repeat(1, n_heads, 1, 1)


        ##然后我们计算 ScaledDotProductAttention 这个函数，去7.看一下
        ## 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)
        context = context.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, n_heads * d_v) # context: [batch_size x len_q x n_heads * d_v]
        output = self.linear(context)
        return self.layer_norm(output + residual), attn # output: [batch_size x len_q x d_model]


## 8. PoswiseFeedForwardNet
class PoswiseFeedForwardNet(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)

    def forward(self, inputs):
        residual = inputs # inputs : [batch_size, len_q, d_model]
        output = nn.ReLU()(self.conv1(inputs.transpose(1, 2)))
        output = self.conv2(output).transpose(1, 2)
        return self.layer_norm(output + residual)



## 4. get_attn_pad_mask

## 比如说，我现在的句子长度是5，在后面注意力机制的部分，我们在计算出来QK转置除以根号之后，softmax之前，我们得到的形状
## len_input * len_input  代表每个单词对其余包含自己的单词的影响力

## 所以这里我需要有一个同等大小形状的矩阵，告诉我哪个位置是PAD部分，之后在计算计算softmax之前会把这里置为无穷大；

## 一定需要注意的是这里得到的矩阵形状是batch_size x len_q x len_k，我们是对k中的pad符号进行标识，并没有对k中的做标识，因为没必要

## seq_q 和 seq_k 不一定一致，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；

def get_attn_pad_mask(seq_q, seq_k):
    batch_size, len_q = seq_q.size() # [1,5]
    batch_size, len_k = seq_k.size()
    # eq(zero) is PAD token，词表中'0'表示'P'
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # batch_size x 1 x len_k, one is masking
    # res = pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)
    # print(res) 
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)  # batch_size x len_q x len_k


## 3. PositionalEncoding 代码实现
class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()

        ## 位置编码的实现其实很简单，直接对照着公式去敲代码就可以，下面这个代码只是其中一种实现方式；
        ## 从理解来讲，需要注意的就是偶数和奇数在公式上有一个共同部分，我们使用log函数把次方拿下来，方便计算；
        ## pos代表的是单词在句子中的索引，这点需要注意；比如max_len是128个，那么索引就是从0，1，2，...,127
        ##假设我的demodel是512，2i那个符号中i从0取到了255，那么2i对应取值就是0,2,4...510
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

        pe = torch.zeros(max_len, d_model) # pos ecoding ,shape : [max_len,d_model = 512]
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1) # 初始化position序列
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)) # 
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)## 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，步长为2，其实代表的就是偶数位置
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)##这里需要注意的是pe[:, 1::2]这个用法，就是从1开始到最后面，步长为2，其实代表的就是奇数位置
        ## 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)

        self.register_buffer('pe', pe)  ## 定一个缓冲区，其实简单理解为这个参数不更新就可以

    def forward(self, x):
        """
        x: [seq_len, batch_size, d_model]
        tensor([[[ 0.4754,  0.8965, -0.2358,  ..., -1.6288, -0.0859,  0.4266]],
                [[-0.0945, -0.8719,  0.1700,  ...,  0.1514,  0.7029,  1.1040]],
                [[-1.4293, -1.2236, -0.8939,  ...,  0.5179,  0.9243, -1.0067]],
                [[ 1.5126,  0.0090, -0.7605,  ...,  0.1445,  0.0617,  0.6194]],
                [[ 1.6691,  1.0186,  0.4773,  ..., -1.0291,  0.0582,  0.3893]]],
            grad_fn=<TransposeBackward0>)
        """
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)


## 5. EncoderLayer ：包含两个部分，多头注意力机制和前馈神经网络
class EncoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(EncoderLayer, self).__init__()
        self.enc_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()

    def forward(self, enc_inputs, enc_self_attn_mask):
        ## 下面这个就是做自注意力层，输入是enc_inputs，形状是[batch_size x seq_len_q x d_model] 需要注意的是最初始的QKV矩阵是等同于这个输入的，去看一下enc_self_attn函数 6.
        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


## 2. Encoder 部分包含三个部分：词向量embedding，位置编码部分，注意力层及后续的前馈神经网络
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.src_emb = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)  ## 这个其实就是去定义生成一个矩阵，大小是 src_vocab_size * d_model
        self.pos_emb = PositionalEncoding(d_model) ## 位置编码情况，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.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer() for _ in range(n_layers)]) ## 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；

    def forward(self, enc_inputs):
        ## 这里我们的 enc_inputs 形状是： [batch_size x source_len] # 这里是shape:torch.Size([1, 5])

        ## 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], 
        # 这里的batch_size表示输入的句子数，一个句子有src_len个词，每个句子的词，用d_model个维度表示
        enc_outputs = self.src_emb(enc_inputs) # shape:torch.Size([1, 5]) Embedding后，shape:torch.Size([1, 5, 512])
        '''
        'ich mochte ein bier P' 句子的词向量
        [[
         [ 0.7395, -0.3963, -0.1830,  ...,  0.1230, -1.0532, -0.4132], # ich词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.7916, -1.3049, -0.3316,  ..., -0.6214, -1.1314,  0.5492], # mochte词向量，torch.Size([1, 512])
         [-0.0622,  0.9360,  0.0613,  ...,  1.6010, -2.9987, -1.4837], # ein词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.2109, -0.6176, -1.8097,  ..., -0.4632, -1.5296,  0.2844], # bier词向量，torch.Size([1, 512])
         [ 1.3146,  1.8382,  1.5128,  ...,  0.2111,  0.9384,  0.2603] # P词向量，torch.Size([1, 512])
        ]],
       grad_fn=<EmbeddingBackward>)
        '''

        ## 这里就是位置编码，把两者相加放入到了这个函数里面，从这里可以去看一下位置编码函数的实现；3.
        # self.pos_emb(x)， x.shape: [seq_len, batch_size, d_model]
        # enc_outputs.transpose(0, 1).shape: [src_len, batch_size, d_model] # shape:torch.Size([5, 1, 512]
        enc_outputs = self.pos_emb(enc_outputs.transpose(0, 1)).transpose(0, 1) # src_emb + pos_emb
        # enc_outputs.shape: [batch_size, src_len,  d_model]

        ##get_attn_pad_mask是为了得到句子中pad的位置信息，给到模型后面，在计算自注意力和交互注意力的时候去掉pad符号的影响，去看一下这个函数 4.
        enc_self_attn_mask = get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs) # 
        '''
        enc_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])
        enc_self_attn_mask = 
        tensor([[[False, False, False, False,  True],  # True表示pad的位置
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True],
                        [False, False, False, False,  True]]])
        '''
        enc_self_attns = []
        for layer in self.layers:
            ## 去看EncoderLayer 层函数 5.
            enc_outputs, enc_self_attn = layer(enc_outputs, enc_self_attn_mask)
            enc_self_attns.append(enc_self_attn)
        return enc_outputs, enc_self_attns

## 10.
class DecoderLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DecoderLayer, self).__init__()
        self.dec_self_attn = MultiHeadAttention()
        self.dec_enc_attn = MultiHeadAttention()
        self.pos_ffn = PoswiseFeedForwardNet()

    def forward(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)
        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

## 9. Decoder
class Decoder(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 _ in range(n_layers)])

    def forward(self, dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs): # dec_inputs : [batch_size x target_len]
        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]

        ## get_attn_pad_mask 自注意力层的时候的pad 部分
        dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs)

        ## get_attn_subsequent_mask 这个做的是自注意层的mask部分，就是当前单词之后看不到，使用一个上三角为1的矩阵
        dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs)

        ## 两个矩阵相加，大于0的为1，不大于0的为0，为1的在之后就会被fill到无限小
        dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequent_mask), 0)


        ## 这个做的是交互注意力机制中的mask矩阵，enc的输入是k，我去看这个k里面哪些是pad符号，给到后面的模型；注意哦，我q肯定也是有pad符号，但是这里我不在意的，之前说了好多次了哈
        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


## 1. 从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层
class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = Encoder()  ## 编码层
        self.decoder = Decoder()  ## 解码层
        ## 输出层 d_model 是我们解码层每个token输出的维度大小，之后会做一个 tgt_vocab_size 大小的softmax
        self.projection = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size, bias=False) 
    def forward(self, enc_inputs, dec_inputs):
        ## 这里有两个数据进行输入，
        # 一个是enc_inputs 形状为[batch_size, src_len]，主要是作为编码段的输入，
        # 这里enc_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])，shape:torch.Size([1, 5])
        # 一个dec_inputs，形状为[batch_size, tgt_len]，主要是作为解码端的输入
        # 这里dec_inputs = tensor([[1, 2, 3, 4, 0]])，shape:torch.Size([1, 5])

        ## enc_inputs作为输入 形状为[batch_size, src_len]，输出由自己的函数内部指定，想要什么指定输出什么，
        # 可以是全部tokens的输出，可以是特定每一层的输出；也可以是中间某些参数的输出；
        ## enc_outputs就是主要的输出，enc_self_attns这里没记错的是QK转置相乘之后softmax之后的矩阵值，代表的是每个单词和其他单词相关性；
        enc_outputs, enc_self_attns = self.encoder(enc_inputs)

        ## dec_outputs 是decoder主要输出，用于后续的linear映射； 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；
        dec_outputs, dec_self_attns, dec_enc_attns = self.decoder(dec_inputs, enc_inputs, enc_outputs)

        ## dec_outputs做映射到词表大小
        dec_logits = self.projection(dec_outputs) # dec_logits : [batch_size x src_vocab_size x tgt_vocab_size]
        return dec_logits.view(-1, dec_logits.size(-1)), enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns



if __name__ == '__main__':
    ## 句子的输入部分， ## P表示pad ,S表示句子的开始start, E表示句子的结束end
    sentences = ['我 是 一个 学生 P', 'S I am a student', 'I am a student E']


    # Transformer Parameters
    # Padding Should be Zero
    ## 构建词表
    src_vocab = {'P': 0, '我': 1, '是': 2, '一个': 3, '学生': 4}
    src_vocab_size = len(src_vocab) # 5

    tgt_vocab = {'P': 0, 'I': 1, 'am': 2, 'a': 3, 'student': 4, 'S': 5, 'E': 6}
    tgt_vocab_size = len(tgt_vocab) # 7

    src_len = 5 # length of source # 输入句子长度
    tgt_len = 5 # length of target # 输出句子长度

    ## 模型参数
    d_model = 512  # Embedding Size　词嵌入大小的维度
    d_ff = 2048  # FeedForward dimension # 前馈神经网络（FeedForward）层隐藏层维度
    d_k = d_v = 64  # dimension of K(=Q), V # key,query,value一般维度相同，K（在自注意力中，也是Q的大小）、V向量大小
    n_layers = 6  # number of Encoder of Decoder Layer # 编码器和解码器的层数
    n_heads = 8  # number of heads in Multi-Head Attention # 多头注意力机制的个数 

    model = Transformer() # Transformer网络模型
    print(model)

    criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 损失函数
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 优化器

    enc_inputs, dec_inputs, target_batch = make_batch(sentences) # 制作编码器、解码器、真实标签的输入
    # print(enc_inputs,dec_inputs,target_batch) # tensor([[1, 2, 3, 4, 0]]) tensor([[5, 1, 2, 3, 4]]) tensor([[1, 2, 3, 4, 6]])

    epochs = 10
    for epoch in range(epochs):
        optimizer.zero_grad() # 计算清零,因为optimizer.step()函数计算出的值，是叠加计算的
        outputs, enc_self_attns, dec_self_attns, dec_enc_attns = model(enc_inputs, dec_inputs)
        loss = criterion(outputs, target_batch.contiguous().view(-1))
        print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1), 'cost =', '{:.6f}'.format(loss))
        loss.backward()
        optimizer.step()

参考

[1] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin. Attention Is All You Need. 2023.
[2] https://blog.csdn.net/m0_47779101/article/details/128087403
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680
[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/407012757

由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
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