『笔记』PyTorch中transformer相关类的使用

PyTorch中transformer相关类的使用

目的是大概了解一下pytorch中用transformer是什么样的逻辑。

Attention#

1. multi_head_attention_forward函数：通过一步一步看源码的调用发现其实最基本的进行attention的操作其实在这里，不过并没有在官网doc中有很好的页面，尽管代码中的注释是很完备的。其中主要调用了in_projection和_scaled_dot_product_attention这样的两个函数，当然，也包括很多额外操作的管理

2. MultiheadAttention类：包装好各种设置的变量，在执行时主要就是调用上面的函数。初始化为(embed_dim, num_heads)，即k和h，forward时传入qkv
   Q：在初始化时可以指定kdim和vdim，它们将在初始化做in-projection的weights的时候起作用，Parameter(torch.empty((embed_dim, kdim)，但kdim难道可以和q的不同吗。通过查看multi_head_attention_forward内部发现在执行_scaled_dot_product_attention的时候已经想通了，但是没发现in-projection到这一步中间是发生了什么变回去的

Encoder和decoder#

3. TransformerEncoderLayer类：基础的transformer (encoder) block（self-attention + FFN），初始化为(d_model, nhead, dim_feedforward=2048)，即k，h，和FFN中hidden的中间的那个维度数量（毕竟最后是要回到k的）。

   输入encoder的sequence称为src
   
   

4. TransformerDecoderLayer：基础的transformer decoder block（self-attn + self-attn + FFN），初始化参数和encoderlayer完全一样。

   其中第一个self-attn的输入就是decoder这一边的输入，qkv和encoder一样是(x, x, x)，第二个的输入是刚刚前面第一个的输出作为q，侧面来的外部的sequence作为k和v，即(x, memory, memory)

   输入decoder的称为tgt（毕竟它决定了最终output的形状），侧面来的sequence称为memory

   
   显然_sa_block和_ff_block同encoder中的，多出来的第二个attention为：

   

5. TransformerEncoder类：多组TransformerEncoderLayer类实例。初始化就是you are expected to传入一个已经建好的实例，并指定block个数，类内会对传入的做clone. 于是参数为(encoder_layer, num_layers)

6. TransformerDecoder类：同上，多组TransformerDecoderLayer类实例。

   值得注意的是，依然是decoder的forward逻辑，这个侧面来的memory会作为每个decoder block的forward的输入，一次又一次。

Transformer#

7. Transformer类：拼接TransformerEncoder和TransformerDecoder的最终完全体，encoder的输出即作为decoder的侧面外部sequence输入（即memory）

   

   主要的初始化为(d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048)，其他参数有

   

   另外，之前在encoder和decoder的layer中跳过介绍了：其实self-attention的类forward其实除了传qkv，还可以optionally传attention mask，表示哪些位置不会参与attention. 这个地方后面根据具体例子写一下。总得来说，forward的参数总共有：
   
   它们的形状为：
   

   不难发现，transformer类在初始化时只需要保证后面的输入的特征维度是一致的，也就是这里的512，其他都是design choice，包括sequence的长度。这里甚至所有的参数都有默认值。而output的形状将随decoder自己的输入tgt保持一致

   另外值得注意的是，pytorch使用时其batch size的位置默认是在sequence长度后的，也就是(t, b, k)而不是自己之前熟悉的(b, t, k)。使用example：

   transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12)
   src = torch.rand((10, 32, 512))
   tgt = torch.rand((20, 32, 512))
   out = transformer_model(src, tgt)
   

其它#

https://jalammar.github.io/images/t/transformer_decoding_2.gif