Transformer

class paddle.nn. Transformer ( d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation=’relu’, attn_dropout=None, act_dropout=None, normalize_before=False, weight_attr=None, bias_attr=None, custom_encoder=None, custom_decoder=None ) [源代码]

Transformer模型

Transformer模型由一个 TransformerEncoder 实例和一个 TransformerDecoder 实例组成，不包含embedding层和输出层。

细节可参考论文 Attention is all you need 。

用户可以使用相应的参数配置模型结构。请注意 normalize_before 的用法与某些类似Transformer的模型例如BERT和GPT2的用法不同，它表示在哪里（多头注意力机制或前馈神经网络的输入还是输出）进行层标准化（Layer Normalization）。该模型默认的结构是对每个子层的output进行层归一化，并在最后一个编码器/解码器的输出上进行另一个层归一化操作。

参数：

  • d_model (int，可选) - 编码器和解码器的输入输出的维度。默认值：512。

  • nhead (int，可选) - 多头注意力机制的Head数量。默认值：8。

  • num_encoder_layers (int，可选) - 编码器中 TransformerEncoderLayer 的层数。默认值：6。

  • num_decoder_layers (int，可选) - 解码器中 TransformerDecoderLayer 的层数。默认值：6。

  • dim_feedforward (int，可选) - 前馈神经网络中隐藏层的大小。默认值：2048。

  • dropout (float，可选) - 对编码器和解码器中每个子层的输出进行处理的dropout值。默认值：0.1。

  • activation (str，可选) - 前馈神经网络的激活函数。默认值：relu。

  • attn_dropout (float，可选) - 多头自注意力机制中对注意力目标的随机失活率。如果为 None 则 attn_dropout = dropout。默认值：None。

  • act_dropout (float，可选) - 前馈神经网络的激活函数后的dropout。如果为 None 则 act_dropout = dropout。默认值：None。

  • normalize_before (bool, 可选) - 设置对编码器解码器的每个子层的输入输出的处理。如果为 True，则对每个子层的输入进行层标准化（Layer Normalization），对每个子层的输出进行dropout和残差连接（residual connection）。否则（即为 False），则对每个子层的输入不进行处理，只对每个子层的输出进行dropout、残差连接（residual connection）和层标准化（Layer Normalization）。默认值：False。

  • weight_attr (ParamAttr|tuple，可选) - 指定权重参数属性的对象。如果是 tuple，则只支持 tuple 长度为1、2或3的情况。如果 tuple 长度为3，多头自注意力机制的权重参数属性使用 weight_attr[0]，解码器的编码-解码交叉注意力机制的权重参数属性使用 weight_attr[1]，前馈神经网络的权重参数属性使用 weight_attr[2]；如果 tuple 的长度是2，多头自注意力机制和解码器的编码-解码交叉注意力机制的权重参数属性使用 weight_attr[0]，前馈神经网络的权重参数属性使用 weight_attr[1]；如果 tuple 的长度是1，多头自注意力机制、解码器的编码-解码交叉注意力机制和前馈神经网络的权重参数属性都使用 weight_attr[0]。如果该参数值是 ParamAttr，则多头自注意力机制、解码器的编码-解码交叉注意力机制和前馈神经网络的权重参数属性都使用 ParamAttr。默认值：None，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • bias_attr （ParamAttr|tuple|bool，可选）- 指定偏置参数属性的对象。如果是 tuple，则只支持 tuple 长度为1、2或3的情况。如果 tuple 长度为3，多头自注意力机制的偏置参数属性使用 bias_attr[0]，解码器的编码-解码交叉注意力机制的偏置参数属性使用 bias_attr[1]，前馈神经网络的偏置参数属性使用 bias_attr[2]；如果 tuple 的长度是2，多头自注意力机制和解码器的编码-解码交叉注意力机制的偏置参数属性使用 bias_attr[0]，前馈神经网络的偏置参数属性使用 bias_attr[1]；如果 tuple 的长度是1，多头自注意力机制、解码器的编码-解码交叉注意力机制和前馈神经网络的偏置参数属性都使用 bias_attr[0]。如果该参数值是 ParamAttr，则多头自注意力机制、解码器的编码-解码交叉注意力机制和前馈神经网络的偏置参数属性都使用 ParamAttr。如果该参数为 bool 类型，只支持为 False，表示没有偏置参数。默认值：None，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 ParamAttr 。

  • custom_encoder (Layer，可选) - 若提供该参数，则将 custom_encoder 作为编码器。默认值：None。

  • custom_decoder (Layer，可选) - 若提供该参数，则将 custom_decoder 作为解码器。默认值：None。

代码示例：

  1. import paddle
  2. from paddle.nn import Transformer
  4. # src: [batch_size, tgt_len, d_model]
  5. enc_input = paddle.rand((2, 4, 128))
  6. # tgt: [batch_size, src_len, d_model]
  7. dec_input = paddle.rand((2, 6, 128))
  8. # src_mask: [batch_size, n_head, src_len, src_len]
  9. enc_self_attn_mask = paddle.rand((2, 2, 4, 4))
  10. # tgt_mask: [batch_size, n_head, tgt_len, tgt_len]
  11. dec_self_attn_mask = paddle.rand((2, 2, 6, 6))
  12. # memory_mask: [batch_size, n_head, tgt_len, src_len]
  13. cross_attn_mask = paddle.rand((2, 2, 6, 4))
  14. transformer = Transformer(128, 2, 4, 4, 512)
  15. output = transformer(enc_input,
  16.                      dec_input,
  17.                      enc_self_attn_mask,
  18.                      dec_self_attn_mask,
  19.                      cross_attn_mask)  # [2, 6, 128]