attention is all you need源码
时间: 2025-04-19 20:56:54 浏览: 26
### 关于 'Attention Is All You Need' 的源码实现
在探索《Attention Is All You Need》一文中提出的Transformer模型时,多个开源项目提供了该模型的具体实现。对于希望深入理解并实践这一开创性工作的研究者而言,TensorFlow 和 PyTorch 是两个广泛使用的框架。
#### TensorFlow 实现
一份详尽的基于 TensorFlow 的实现可以在 GitHub 上找到[^2]。此版本不仅包含了完整的 Transformer 架构,还附带了丰富的注释帮助读者更好地理解每一部分的功能。具体来说:
- **编码器(Encoder)**: 编码输入序列中的信息;
- **解码器(Decoder)**: 解析来自编码器的信息来生成目标序列;
- **多头注意力机制(Multi-head Attention Mechanism)**: 提升模型捕捉不同位置间关系的能力;
```python
import tensorflow as tf
class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
assert d_model % num_heads == 0
depth = d_model // num_heads
self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
def split_heads(self, x, batch_size):
"""Split the last dimension into (num_heads, depth)."""
...
def call(self, v, k, q, mask=None):
...
```
这段代码展示了如何构建一个多头自注意层,这是整个架构的核心组件之一。通过这种方式可以有效地提高模型性能,并允许更复杂的模式识别能力。
#### 输出层设计
最终,在完成所有必要的计算之后,输出层会应用 Softmax 函数以获得每个可能单词的概率分布,从而选出最有可能的结果作为预测值[^3]。
```python
def output_layer(logits):
probabilities = tf.nn.softmax(logits, axis=-1)
predictions = tf.argmax(probabilities, axis=-1)
return predictions
```
上述方法确保了即使面对大量候选词的情况下也能稳定地挑选出最佳选项。
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