NLP学习(5)----attention/ self-attention/ seq2seq/ transformer
目录:
(1)为什么使用attention
(2)attention的定义以及四种相似度计算方式
(3)attention类型(scaled dot-product attention \ multi-head attention)
(1)self-attention的计算
(2) self-attention如何并行
(3) self-attention的计算总结
(4) self-attention的类型(multi-head self-attention)
(1)传统的seq2seq
(2)seq2seq with attention
(1)整体结构
(2)细节:三种应用(encoder/decoder/encoder-decoder) + 位置encoding + 残差(Add) + Layer norm + 前馈神经网络(feed forward) + mask(decoder)
(3)实战
一. 前提:
1. RNN : 解决INPUT是序列化的问题,但是RNN存在的缺陷是难以并行化处理.
| (1) RNN（N vs N） | (2) RNN (N vs 1) | ||
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| (3) RNN (1 vs N) | (4) RNN (N vs M)---seq2seq | ||
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2. CNN : 使用CNN来replaceRNN,可以并行,如下图每个黄色三角形都可以并行. 但是问题是难解决长依赖的序列, 解决办法是叠加多层的CNN,比如下图的CNN黄色三角形和蓝色三角形为两层CNN,
3. attention:
在Encoder-Decoder结构中，Encoder把所有的输入序列都编码成一个统一的语义特征c再解码，因此， c中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。如机器翻译问题，当要翻译的句子较长时，一个c可能存不下那么多信息，就会造成翻译精度的下降。
Attention机制通过在每个时间输入不同的c来解决这个问题，下图是Attention机制的encoder and Decoder：
4. self-attention : 其输入和输出和RNN一样,就是中间不一样. 如下图, b1到b4是同时计算出来, RNN的b4必须要等到b1计算完.
二.Attention
1. 为什么要用attention model？
The attention model用来帮助解决机器翻译在句子过长时效果不佳的问题。并且可以解决RNN难并行的问题.
3. attentionl类型
点积注意力机制的优点是速度快、占用空间小。
三. self-attention
1. self-attention 的计算(Attention is all you need)
用每个query q去对每个key k做attention , 即计算得到α1,1 , α1,2 ……,
为什么要除以d [d等于q或k的维度,两者维度一样] ? 因为q和k的维度越大,dot product 之后值会更大,为了平衡值,相当于归一化这个值,除以一个d.
2. self-attention如何并行
self-attention最终为一些矩阵相乘的形式,可以采用并行方式来计算.
以上每个α都可以并行计算
3. 计算总结:
4. self_attention的类型
多头: 为何?因为不同的head可以关注不同的信息, 比如第一个head关注长时间的信息,第二个head关注短时间的信息.
将两个bi,1和bi,2进行concat并乘以W0来降为成bi
四. seq2seq
传统的seq2seq: 中间用的是RNN
seq2seq with attention
五. Transformer
细扣 : https://mp.weixin.qq.com/s/RLxWevVWHXgX-UcoxDS70w
1. 整体架构:
Transformer遵循这种结构，encoder和decoder都使用堆叠的self-attention和point-wise，fully connected layers。
Encoder: encoder由6个相同的层堆叠而成，每个层有两个子层。
第一个子层是多头自我注意力机制(multi-head self-attention mechanism)，
第二层是简单的位置的全连接前馈网络(position-wise fully connected feed-forward network)。
中间: 两个子层中会使用一个残差连接，接着进行层标准化(layer normalization)。
也就是说每一个子层的输出都是LayerNorm(x + sublayer(x))。
网络输入是三个相同的向量q, k和v，是word embedding和position embedding相加得到的结果。为了方便进行残差连接，我们需要子层的输出和输入都是相同的维度。
Decoder:
三层: (多头self-attention + 多头attention + feed-forword )
decoder也是由N（N=6）个完全相同的Layer组成，decoder中的Layer由encoder的Layer中插入一个Multi-Head Attention + Add&Norm组成。
输入 : 输出的embedding与输出的position embedding求和做为decoder的输入，
MA-1层: 经过一个Multi-HeadAttention + Add&Norm（（MA-1）层，MA-1层的输出做为下一Multi-Head Attention + Add&Norm（MA-2）的query（Q）输入，
MA-2层的Key和Value输入（从图中看，应该是encoder中第i（i = 1,2,3,4,5,6）层的输出对于decoder中第i（i = 1,2,3,4，5,6）层的输入）。
MA-2层的输出输入到一个前馈层（FF）, 层与层之间使用的Position-wise feed forward network，经过AN(Add&norm)操作后，经过一个线性+softmax变换得到最后目标输出的概率。
mask : 对于decoder中的第一个多头注意力子层，需要添加masking，确保预测位置i的时候仅仅依赖于位置小于i的输出。
2. trip细节
(1) 三种应用
Transformer会在三个不同的方面使用multi-head attention：
1. encoder-decoder attention：使用multi-head
attention，输入为encoder的输出和decoder的self-attention输出，其中encoder的self-attention作为
key and value，decoder的self-attention作为query
2. encoder self-attention：使用 multi-head attention，输入的Q、K、V都是一样的（input embedding and positional embedding）
3. decoder self-attention：在decoder的self-attention层中，deocder 都能够访问当前位置前面的位置
(2)位置encoding
这样做的目的是因为正弦和余弦函数具有周期性，对于固定长度偏差k（类似于周期），post +k位置的PE可以表示成关于pos位置PE的一个线性变化（存在线性关系），这样可以方便模型学习词与词之间的一个相对位置关系。
上面的self-attention有个问题,q缺乏位置信息,因为近邻和长远的输入是同等的计算α.
位置encoding的ei是人工设置的,不是学习的.将其加入ai中.
为何是和ai相加,而不是concat?
这里的Wp是通过别的方法计算的,如下图所示
(3) 残差
对于每个encoder里面的每个sub-layer，它们都有一个残差的连接，理论上这可以回传梯度.
这种方式理论上可以很好的回传梯度
作者：收到一只叮咚
链接：https://www.imooc.com/article/67493
来源：慕课网
(4) Layer Norm
每个sub-layer后面还有一步 layer-normalization [layer Norm一般和RNN相接] 。可以加快模型收敛速度.
Batch Norm和Layer Norm 的区别, 下图右上角, 横向为batch size取均值为0, sigma = 1. 纵向 为layer Norm , 不需要batch size.
(5) Position-wise feed forward network 前馈神经网络
用了两层Dense层，activation用的都是Relu。
可以看成是两层的1*1的1d-convolution。hidden_size变化为：512->2048->512
Position-wise feed forward network，其实就是一个MLP 网络，1 的输出中，每个 d_model 维向量 x
在此先由 xW_1+b_1 变为 d_f $维的 x'，再经过max(0,x')W_2+b_2 回归 d_model
维。之后再是一个residual connection。输出 size 仍是 $[sequence_length, d_model]$
(6) Masked : [decoder]
注意encoder里面是叫self-attention，decoder里面是叫masked self-attention。
这里的masked就是要在做language modelling（或者像翻译）的时候，不给模型看到未来的信息。
mask就是沿着对角线把灰色的区域用0覆盖掉，不给模型看到未来的信息。
(7) 优化
模型的训练采用了Adam方法，文章提出了一种叫warm up的学习率调节方法，如公式所示：
作者：收到一只叮咚
链接：https://www.imooc.com/article/67493
来源：慕课网
发展: universal transformer
应用: NLP \ self attention GAN (用在图像上)
3. 实战
https://www.jianshu.com/p/2b0a5541a17c
3.1 encoder
(1) 输入: encoder embedding和position embedding相加
(2) 两种attention
(3) Add & Normalize & FFN
3.2 decoder
(1)输入: decoder embedding和position embedding相加
(2)mask multi-head attention和encoder-decoder attention
(3)Add & Normalize & FFN & 输出
3.1 encoder
(1)输入: input embedding和position embedding相加
原始数据: word2vec [embedding表] + input_sentence [x] + output_sentence [y] + position embedding(固定)
①输入input_sentence [x] 和 word2vec [embedding表]
假设我们有两条训练数据（input_sentence [x]）：
[机、器、学、习] -> [ machine、learning]
[学、习、机、器] -> [learning、machine]
encoder的输入在转换成id后变为[[0,1,2,3],[2,3,0,1]]。
接下来，通过查找中文的embedding表(word2vec)，转换为embedding为：
②将position embedding设为固定值,但实际是通过三角函数来计算得到的,这里为了方便设为固定值,注意这个position embedding是不用迭代训练的:
③对输入input_embedding加入位置偏置position_embedding，注意这里是两个向量的对位相加：
④output_sentence [y]和input_sentence做相同的处理
代码:
import tensorflow as tf chinese_embedding = tf.constant([[0.11,0.21,0.31,0.41], [0.21,0.31,0.41,0.51], [0.31,0.41,0.51,0.61], [0.41,0.51,0.61,0.71]],dtype=tf.float32) english_embedding = tf.constant([[0.51,0.61,0.71,0.81], [0.52,0.62,0.72,0.82], [0.53,0.63,0.73,0.83], [0.54,0.64,0.74,0.84]],dtype=tf.float32) position_encoding = tf.constant([[0.01,0.01,0.01,0.01], [0.02,0.02,0.02,0.02], [0.03,0.03,0.03,0.03], [0.04,0.04,0.04,0.04]],dtype=tf.float32) encoder_input = tf.constant([[0,1,2,3],[2,3,0,1]],dtype=tf.int32) with tf.variable_scope("encoder_input"): encoder_embedding_input = tf.nn.embedding_lookup(chinese_embedding,encoder_input) encoder_embedding_input = encoder_embedding_input + position_encoding with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run([encoder_embedding_input]))
(2) attention
[scaled dot-product attention]
①计算Q . K . V [embedding × 三个W]
咱们先说说Q、K、V。比如我们想要计算上图中machine和机、器、学、习四个字的attention，并加权得到一个输出，那么Query由machine对应的embedding计算得到，K和V分别由机、器、学、习四个字对应的embedding得到。
在encoder的self-attention中，由于是计算自身和自身的相似度，所以Q、K、V都是由输入的embedding得到的，不过我们还是加以区分。
这里， Q、K、V分别通过一层全连接神经网络得到，同样，我们把对应的参数矩阵都写作常量。
接下来，以第一条输入为例, 将embedding 和 三个 W 矩阵相乘：
②计算α权重 [ softmax(Q * KT / sqrt(dk))]
计算Q和K的相关性大小，这里使用内积的方式，相当于QKT: (下图中V应该改成K，不影响整个过程理解),得到结果为attention map
机和机自身的相关性是2.37(未进行归一化处理),机和器的相关性是3.26，依次类推。
接着除以一个规范化因子，然后进行softmax操作，这里的规范化因子选择除以8，然后每行进行一个softmax归一化操作（按行做归一化是因为attention的初衷是计算每个Query和所有的Keys之间的相关性)：
③将α 与V加权求和:
最后就是得到每个输入embedding 对应的输出embedding，也就是基于attention map对V进行加权求和，以“机”这个输入为例，最后的输出应该是V对应的四个向量的加权求和：
代码:
with tf.variable_scope("encoder_scaled_dot_product_attention"): encoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_Q) encoder_K = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_K) encoder_V = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_V) ####① 计算Q K V encoder_Q = tf.reshape(encoder_Q,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_K = tf.reshape(encoder_K,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_V = tf.reshape(encoder_V,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) ####②计算α , softmax( Q * KT / sqrt(dk) ) attention_map = tf.matmul(encoder_Q,tf.transpose(encoder_K,[0,2,1])) attention_map = attention_map / 8 attention_map = tf.nn.softmax(attention_map) ###③ α * V ,自己补的,不一定对 #### weightedSumV = tf.matmul(attention_map,encoder_V) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(attention_map)) # print(sess.run(weightedSumV))
[multi-head attention]
Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product Attention的过程做H次，然后把输出Z合起来。 
① 切分多个Head ( 即多个Q K V) , 并多次进行scaled dot-product attention
假设我们刚才计算得到的Q、K、V从中间切分，分别作为两个Head的输入：
重复上面的Scaled Dot-Product Attention过程，我们分别得到两个Head的输出：
②concat多个Scaled Dot-Product Attention的结果 z , 并将其乘以W降维
接下来，我们需要通过一个权重矩阵，来得到最终输出。
为了我们能够进行后面的Add的操作，我们需要把输出的长度和输入保持一致，即每个单词得到的输出embedding长度保持为4。
同样，我们这里把转换矩阵W设置为常数：
代码:
w_Z = tf.constant([[0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4]],dtype=tf.float32) with tf.variable_scope("encoder_input"): encoder_embedding_input = tf.nn.embedding_lookup(chinese_embedding,encoder_input) encoder_embedding_input = encoder_embedding_input + position_encoding with tf.variable_scope("encoder_multi_head_product_attention"): encoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_Q) encoder_K = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_K) encoder_V = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_V) ###① 生成Q K V encoder_Q = tf.reshape(encoder_Q,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_K = tf.reshape(encoder_K,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_V = tf.reshape(encoder_V,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) ###②最后一维切分 成多个Head ---Q K V encoder_Q_split = tf.split(encoder_Q,2,axis=2) encoder_K_split = tf.split(encoder_K,2,axis=2) encoder_V_split = tf.split(encoder_V,2,axis=2) ###第一维合并Q K V ,方便计算 encoder_Q_concat = tf.concat(encoder_Q_split,axis=0) encoder_K_concat = tf.concat(encoder_K_split,axis=0) encoder_V_concat = tf.concat(encoder_V_split,axis=0) ###计算attention α attention_map = tf.matmul(encoder_Q_concat,tf.transpose(encoder_K_concat,[0,2,1])) attention_map = attention_map / 8 attention_map = tf.nn.softmax(attention_map) ### α和V加权求和,结果为Z weightedSumV = tf.matmul(attention_map,encoder_V_concat) ###③ 将多个head求出来的Z合并 outputs_z = tf.concat(tf.split(weightedSumV,2,axis=0),axis=2) ###④ 合并的Z与W相乘降维得到最终的Z outputs = tf.matmul(tf.reshape(outputs_z,(-1,tf.shape(outputs_z)[2])),w_Z) outputs = tf.reshape(outputs,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) import numpy as np with tf.Session() as sess: # print(sess.run(encoder_Q)) # print(sess.run(encoder_Q_split)) #print(sess.run(weightedSumV)) #print(sess.run(outputs_z)) print(sess.run(outputs))
更详细的解释split函数和concat函数
split函数主要有三个参数，第一个是要split的tensor，第二个是分割成几个tensor，第三个是在哪一维进行切分。也就是说， encoder_Q_split = tf.split(encoder_Q,2,axis=2)，执行这段代码的话，encoder_Q这个tensor会按照axis=2切分成两个同样大的tensor，这两个tensor的axis=0和axis=1维度的长度是不变的，但axis=2的长度变为了一半，我们在后面通过图示的方式来解释。
从代码可以看到，共有两次split和concat的过程，第一次是将Q、K、V切分为不同的Head：
也就是说，原先每条数据的所对应的各Head的Q并非相连的，而是交替出现的，即 [Head1-Q11,Head1-Q21,Head2-Q12,Head2-Q22]
第二次是最后计算完每个Head的输出Z之后，通过split和concat进行还原，过程如下：
(3) Add & Normalize & FFN
第一次Add & Normalize:
接下来是一个FFN，我们仍然假设是固定的参数，那么output是：
第二次Add & Normalize
我们终于在经过一个Encoder的Block后得到了每个输入对应的输出，分别为：
代码:
with tf.variable_scope("encoder_block"): encoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_Q) encoder_K = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_K) encoder_V = tf.matmul(tf.reshape(encoder_embedding_input,(-1,tf.shape(encoder_embedding_input)[2])),w_V) encoder_Q = tf.reshape(encoder_Q,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_K = tf.reshape(encoder_K,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_V = tf.reshape(encoder_V,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_Q_split = tf.split(encoder_Q,2,axis=2) encoder_K_split = tf.split(encoder_K,2,axis=2) encoder_V_split = tf.split(encoder_V,2,axis=2) encoder_Q_concat = tf.concat(encoder_Q_split,axis=0) encoder_K_concat = tf.concat(encoder_K_split,axis=0) encoder_V_concat = tf.concat(encoder_V_split,axis=0) attention_map = tf.matmul(encoder_Q_concat,tf.transpose(encoder_K_concat,[0,2,1])) attention_map = attention_map / 8 attention_map = tf.nn.softmax(attention_map) #multi-head attention的计算结果 weightedSumV = tf.matmul(attention_map,encoder_V_concat) outputs_z = tf.concat(tf.split(weightedSumV,2,axis=0),axis=2) #将多头结果的维度转为和encoder_embedding_input维度一样 sa_outputs = tf.matmul(tf.reshape(outputs_z,(-1,tf.shape(outputs_z)[2])),w_Z) sa_outputs = tf.reshape(sa_outputs,(tf.shape(encoder_embedding_input)[0],tf.shape(encoder_embedding_input)[1],-1)) ##第一次add sa_outputs = sa_outputs + encoder_embedding_input # todo :add BN W_f = tf.constant([[0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4]]) ##FFN ffn_outputs = tf.matmul(tf.reshape(sa_outputs,(-1,tf.shape(sa_outputs)[2])),W_f) ffn_outputs = tf.reshape(ffn_outputs,(tf.shape(sa_outputs)[0],tf.shape(sa_outputs)[1],-1)) #第二次add encoder_outputs = ffn_outputs + sa_outputs # todo :add BN import numpy as np with tf.Session() as sess: # print(sess.run(encoder_Q)) # print(sess.run(encoder_Q_split)) #print(sess.run(weightedSumV)) #print(sess.run(outputs_z)) #print(sess.run(sa_outputs)) #print(sess.run(ffn_outputs)) print(sess.run(encoder_outputs))
3.2 decoder
相比Encoder，这里的过程分为6步，分别是 masked multi-head self attention、Add & Normalize、encoder-decoder attention、Add & Normalize、Feed Forward Network、Add & Normalize。
咱们还是重点来讲masked multi-head self attention和encoder-decoder attention。
(1) Decoder输入
总体input : [机、器、学、习] -> [ machine、learning]
因此，Decoder阶段的输入是：[ machine、learning]
代码:
english_embedding = tf.constant([[0.51,0.61,0.71,0.81], [0.61,0.71,0.81,0.91], [0.71,0.81,0.91,1.01], [0.81,0.91,1.01,1.11]],dtype=tf.float32) position_encoding = tf.constant([[0.01,0.01,0.01,0.01], [0.02,0.02,0.02,0.02], [0.03,0.03,0.03,0.03], [0.04,0.04,0.04,0.04]],dtype=tf.float32) decoder_input = tf.constant([[1,2],[2,1]],dtype=tf.int32) with tf.variable_scope("decoder_input"): decoder_embedding_input = tf.nn.embedding_lookup(english_embedding,decoder_input) decoder_embedding_input = decoder_embedding_input + position_encoding[0:tf.shape(decoder_embedding_input)[1]]
(2) masked multi-head self attention
这个过程和multi-head self attention基本一致，只不过对于decoder来说，得到每个阶段的输出时，我们是看不到后面的信息的。举个例子，我们的第一条输入是：[机、器、学、习] -> [ machine、learning] ，decoder阶段两次的输入分别是machine和learning，在输入machine时，我们是看不到learning的信息的，因此在计算attention的权重的时候，machine和learning的权重是没有的。我们还是先通过excel来演示一下，再通过代码来理解：
计算Attention的权重矩阵是：
仍然以两个Head为例，计算Q、K、V：
分别计算两个Head的attention map
咱们先来实现这部分的代码，masked attention map的计算过程：
前两步和encoder一样,只是得到attention map [ Q*KT / sqrt(dk) ]之后加上masked.然后再softmax ,最后与V相乘.
- 先定义下权重矩阵，同encoder一样，定义成常数：
w_Q_decoder_sa = tf.constant([[0.15,0.25,0.35,0.45,0.55,0.65], [0.25,0.35,0.45,0.55,0.65,0.75], [0.35,0.45,0.55,0.65,0.75,0.85], [0.45,0.55,0.65,0.75,0.85,0.95]],dtype=tf.float32) w_K_decoder_sa = tf.constant([[0.13,0.23,0.33,0.43,0.53,0.63], [0.23,0.33,0.43,0.53,0.63,0.73], [0.33,0.43,0.53,0.63,0.73,0.83], [0.43,0.53,0.63,0.73,0.83,0.93]],dtype=tf.float32) w_V_decoder_sa = tf.constant([[0.17,0.27,0.37,0.47,0.57,0.67], [0.27,0.37,0.47,0.57,0.67,0.77], [0.37,0.47,0.57,0.67,0.77,0.87], [0.47,0.57,0.67,0.77,0.87,0.97]],dtype=tf.float32)
- 随后，计算添加mask之前的attention map：
with tf.variable_scope("decoder_sa_block"): decoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(decoder_embedding_input,(-1,tf.shape(decoder_embedding_input)[2])),w_Q_decoder_sa) decoder_K = tf.matmul(tf.reshape(decoder_embedding_input,(-1,tf.shape(decoder_embedding_input)[2])),w_K_decoder_sa) decoder_V = tf.matmul(tf.reshape(decoder_embedding_input,(-1,tf.shape(decoder_embedding_input)[2])),w_V_decoder_sa) decoder_Q = tf.reshape(decoder_Q,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) decoder_K = tf.reshape(decoder_K,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) decoder_V = tf.reshape(decoder_V,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) decoder_Q_split = tf.split(decoder_Q,2,axis=2) decoder_K_split = tf.split(decoder_K,2,axis=2) decoder_V_split = tf.split(decoder_V,2,axis=2) decoder_Q_concat = tf.concat(decoder_Q_split,axis=0) decoder_K_concat = tf.concat(decoder_K_split,axis=0) decoder_V_concat = tf.concat(decoder_V_split,axis=0) decoder_sa_attention_map_raw = tf.matmul(decoder_Q_concat,tf.transpose(decoder_K_concat,[0,2,1])) decoder_sa_attention_map = decoder_sa_attention_map_raw / 8
- 随后，对attention map添加mask：
diag_vals = tf.ones_like(decoder_sa_attention_map[0,:,:]) tril = tf.contrib.linalg.LinearOperatorTriL(diag_vals).to_dense() masks = tf.tile(tf.expand_dims(tril,0),[tf.shape(decoder_sa_attention_map)[0],1,1]) paddings = tf.ones_like(masks) * (-2 ** 32 + 1) decoder_sa_attention_map = tf.where(tf.equal(masks,0),paddings,decoder_sa_attention_map) #softmax decoder_sa_attention_map = tf.nn.softmax(decoder_sa_attention_map)
这里我们首先构造一个全1的矩阵diag_vals，这个矩阵的大小同attention map。随后通过tf.contrib.linalg.LinearOperatorTriL方法把上三角部分变为0，该函数的示意如下：
基于这个函数生成的矩阵tril，我们便可以构造对应的mask了。不过需要注意的是，对于我们要加mask的地方，不能赋值为0，而是需要赋值一个很小的数，这里为-2^32 + 1。因为我们后面要做softmax，e^0=1，是一个很大的数啦。
- 补全multi-head attention得到attention map 后面的代码
weightedSumV = tf.matmul(decoder_sa_attention_map,decoder_V_concat) decoder_outputs_z = tf.concat(tf.split(weightedSumV,2,axis=0),axis=2) decoder_sa_outputs = tf.matmul(tf.reshape(decoder_outputs_z,(-1,tf.shape(decoder_outputs_z)[2])),w_Z_decoder_sa) decoder_sa_outputs = tf.reshape(decoder_sa_outputs,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) with tf.Session() as sess: print(sess.run(decoder_sa_outputs))
(3)encoder-decoder attention
在encoder-decoder attention之间，还有一个Add & Normalize的过程，同样，我们忽略 Normalize，只做Add操作：
接下来，就是encoder-decoder了，这里跟multi-head attention相同，但是需要注意的一点是，我们这里想要做的是，计算decoder的每个阶段的输入和encoder阶段所有输出的attention，所以Q的计算通过decoder对应的embedding计算，而K和V通过encoder阶段输出的embedding来计算：
接下来，计算Attention Map，注意，这里attention map的大小为2 * 4的，每一行代表一个decoder的输入，与所有encoder输出之间的attention score。同时，我们不需要添加mask，因为decoder的输入是可以看到所有encoder的输出信息的。得到的attention map结果如下：
接下来，我们得到整个encoder-decoder阶段的输出为：
接下来，还有Add & Normalize、Feed Forward Network、Add & Normalize过程，咱们这里就省略了。encoder-decoder代码:
w_Q_decoder_sa2 = tf.constant([[0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7], [0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8], [0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9], [0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1]],dtype=tf.float32) w_K_decoder_sa2 = tf.constant([[0.18,0.28,0.38,0.48,0.58,0.68], [0.28,0.38,0.48,0.58,0.68,0.78], [0.38,0.48,0.58,0.68,0.78,0.88], [0.48,0.58,0.68,0.78,0.88,0.98]],dtype=tf.float32) w_V_decoder_sa2 = tf.constant([[0.22,0.32,0.42,0.52,0.62,0.72], [0.32,0.42,0.52,0.62,0.72,0.82], [0.42,0.52,0.62,0.72,0.82,0.92], [0.52,0.62,0.72,0.82,0.92,1.02]],dtype=tf.float32) w_Z_decoder_sa2 = tf.constant([[0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4], [0.1,0.2,0.3,0.4]],dtype=tf.float32) with tf.variable_scope("decoder_encoder_attention_block"): decoder_sa_outputs = decoder_sa_outputs + decoder_embedding_input encoder_decoder_Q = tf.matmul(tf.reshape(decoder_sa_outputs,(-1,tf.shape(decoder_sa_outputs)[2])),w_Q_decoder_sa2) encoder_decoder_K = tf.matmul(tf.reshape(encoder_outputs,(-1,tf.shape(encoder_outputs)[2])),w_K_decoder_sa2) encoder_decoder_V = tf.matmul(tf.reshape(encoder_outputs,(-1,tf.shape(encoder_outputs)[2])),w_V_decoder_sa2) encoder_decoder_Q = tf.reshape(encoder_decoder_Q,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_decoder_K = tf.reshape(encoder_decoder_K,(tf.shape(encoder_outputs)[0],tf.shape(encoder_outputs)[1],-1)) encoder_decoder_V = tf.reshape(encoder_decoder_V,(tf.shape(encoder_outputs)[0],tf.shape(encoder_outputs)[1],-1)) encoder_decoder_Q_split = tf.split(encoder_decoder_Q,2,axis=2) encoder_decoder_K_split = tf.split(encoder_decoder_K,2,axis=2) encoder_decoder_V_split = tf.split(encoder_decoder_V,2,axis=2) encoder_decoder_Q_concat = tf.concat(encoder_decoder_Q_split,axis=0) encoder_decoder_K_concat = tf.concat(encoder_decoder_K_split,axis=0) encoder_decoder_V_concat = tf.concat(encoder_decoder_V_split,axis=0) ##注意,不用mask encoder_decoder_attention_map_raw = tf.matmul(encoder_decoder_Q_concat,tf.transpose(encoder_decoder_K_concat,[0,2,1])) encoder_decoder_attention_map = encoder_decoder_attention_map_raw / 8 encoder_decoder_attention_map = tf.nn.softmax(encoder_decoder_attention_map) weightedSumV = tf.matmul(encoder_decoder_attention_map,encoder_decoder_V_concat) encoder_decoder_outputs_z = tf.concat(tf.split(weightedSumV,2,axis=0),axis=2) encoder_decoder_outputs = tf.matmul(tf.reshape(encoder_decoder_outputs_z,(-1,tf.shape(encoder_decoder_outputs_z)[2])),w_Z_decoder_sa2) encoder_decoder_attention_outputs = tf.reshape(encoder_decoder_outputs,(tf.shape(decoder_embedding_input)[0],tf.shape(decoder_embedding_input)[1],-1)) encoder_decoder_attention_outputs = encoder_decoder_attention_outputs + decoder_sa_outputs # todo :add BN W_f = tf.constant([[0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4]]) decoder_ffn_outputs = tf.matmul(tf.reshape(encoder_decoder_attention_outputs,(-1,tf.shape(encoder_decoder_attention_outputs)[2])),W_f) decoder_ffn_outputs = tf.reshape(decoder_ffn_outputs,(tf.shape(encoder_decoder_attention_outputs)[0],tf.shape(encoder_decoder_attention_outputs)[1],-1)) decoder_outputs = decoder_ffn_outputs + encoder_decoder_attention_outputs # todo :add BN with tf.Session() as sess: print(sess.run(decoder_outputs))
(4)全连接层及最终输出
最后的全连接层很简单了，对于decoder阶段的输出，通过全连接层和softmax之后，最终得到选择每个单词的概率，并计算交叉熵损失：
代码:
W_final = tf.constant([[0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4], [0.2,0.3,0.5,0.4]]) logits = tf.matmul(tf.reshape(decoder_outputs,(-1,tf.shape(decoder_outputs)[2])),W_final) logits = tf.reshape(logits,(tf.shape(decoder_outputs)[0],tf.shape(decoder_outputs)[1],-1)) logits = tf.nn.softmax(logits) y = tf.one_hot(decoder_input,depth=4) loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits,labels=y) train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.0001).minimize(loss)
参考:
https://www.jianshu.com/p/3f2d4bc126e6
https://www.leiphone.com/news/201709/8tDpwklrKubaecTa.html
https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11128799.html
https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005
https://www.imooc.com/article/67493
李宏毅老师的课程
NLP 学习:http://www.shuang0420.com/categories/NLP/page/9/
