Transformer模型详解（图解最完整版）

Transformer模型详解（图解最完整版）

转自：知乎初识CV

建议大家看一下李宏毅老师讲解的Transformer，非常简单易懂（个人觉得史上最强transformer讲解）

前言

Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。

在本文中，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。

Attention is All You Need：Attention Is All You Need

1.Transformer 整体结构

首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构：

Transformer 的整体结构，左图Encoder和右图Decoder

可以看到 Transformer 由 Encoder 和 Decoder 两个部分组成，Encoder 和 Decoder 都包含 6 个 block。Transformer 的工作流程大体如下：

第一步: 获取输入句子的每一个单词的表示向量 X，X由单词的 Embedding（Embedding就是从原始数据提取出来的Feature） 和单词位置的 Embedding 相加得到。

Transformer 的输入表示

第二步： 将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示，每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中，经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵C，如下图。单词向量矩阵用\(X_{n\times d}\)表示， n 是句子中单词个数，d 是表示向量的维度 (论文中 d=512)。每一个 Encoder block 输出的矩阵维度与输入完全一致。

Transformer Encoder 编码句子信息

第三步： 将 Encoder 输出的编码信息矩阵C传递到 Decoder 中，Decoder 依次会根据当前翻译过的单词 1~ i 翻译下一个单词 i+1，如下图所示。在使用的过程中，翻译到单词 i+1 的时候需要通过 Mask (掩盖) 操作遮盖住 i+1 之后的单词。

Transofrmer Decoder 预测

上图 Decoder 接收了 Encoder 的编码矩阵C，然后首先输入一个翻译开始符 ""，预测第一个单词 "I"；然后输入翻译开始符 "" 和单词 "I"，预测单词 "have"，以此类推。这是 Transformer 使用时候的大致流程，接下来是里面各个部分的细节。

2. Transformer 的输入

Transformer 中单词的输入表示 x由单词Embedding 和位置Embedding （Positional Encoding）相加得到。

Transformer 的输入表示