Transformer模型：WordEmbedding实现

前言

        最近在学Transformer，学了理论的部分之后就开始学代码的实现，这里是跟着b站的up主的视频记的条记，视频链接：19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现_哔哩哔哩_bilibili

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正文

        首先导入所需要的包：

1. import torch
2. import numpy as np
3. import torch.nn as nn
4. import torch.nn.functional as F

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         关于Word Embedding，这里以序列建模为例，考虑source sentence、target sentence，构建序列，序列的字符以其在词表中的索引的形式表示。
        首先使用定义batch_size的大小，而且使用torch.randint()函数随机生成序列长度，这里的src是生成本来的序列，tgt是生成目的的序列。
        以机器翻译实现英文翻译为中文来说，src就是英文句子，tgt就是中文句子，这也就是规定了要翻译的英文句子的长度和翻译出来的句子长度。（举个例子而已，不用纠结为什么翻译要限定句子的长度）

1. batch_size = 2
3. src_len=torch.randint(2,5,(batch_size,))
4. tgt_len=torch.randint(2,5,(batch_size,))

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        将生成的src_len、tgt_len输出：
  

1. tensor([2, 3])    生成的原序列第一个句子长度为2，第二个句子长度为3
2. tensor([4, 4])    生成的目标序列第一个句子长度为4，第二个句子长度为4

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        因为随机生成的，所以每次运行都会有新的效果，也就是生成的src和tgt两个序列，其子句的长度每次都是随机的，这里改成生成固定长度的序列：

1. src_len = torch.Tensor([11, 9]).to(torch.int32)
2. tgt_len = torch.Tensor([10, 11]).to(torch.int32)

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         将生成的src_len、tgt_len输出，此时就固定好了序列长度了：
  

1. tensor([11,  9], dtype=torch.int32)
2. tensor([10, 11], dtype=torch.int32)

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        接着是要实现单词索引构成的句子，首先定义单词表的大小和序列的最大长度。

1. # 单词表大小
2. max_num_src_words = 10
3. max_num_tgt_words = 10
5. # 序列的最大长度
6. max_src_seg_len = 12
7. max_tgt_seg_len = 12

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         以生成原序列为例，使用torch.randint()生成第一个句子和第二个句子，然后放到列表中：

1. src_seq = [torch.randint(1, max_num_src_words, (L,)) for L in src_len]

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1. [tensor([5, 3, 7, 5, 6, 3, 4, 3]), tensor([1, 6, 3, 1, 1, 7, 4])]

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         可以发现生成的两个序列长度不一样（因为我们自己定义的时间就是不一样的），在这里需要使用F.pad()函数进行padding包管序列长度同等：

1. src_seq = [F.pad(torch.randint(1, max_num_src_words, (L,)), (0, max_src_seg_len-L)) for L in src_len]

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1. [tensor([8, 5, 2, 4, 6, 8, 1, 4, 0, 0, 0, 0]), tensor([5, 5, 5, 3, 7, 9, 3, 0, 0, 0, 0, 0])]

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         此时已经填充为同样的长度了，但是差别的句子各为一个张量，需要使用torch.cat()函数把差别句子的tensor转化为二维的tensor，在此之前需要先把每个张量变成二维的，使用torch.unsqueeze()函数：

1. src_seq = torch.cat([torch.unsqueeze(F.pad(torch.randint(1, max_num_src_words, (L,)),(0, max_src_seg_len-L)), 0) for L in src_len])

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1. tensor([[9, 7, 7, 4, 7, 3, 9, 4, 7, 8, 8, 0],
2.         [1, 1, 5, 9, 5, 6, 2, 7, 4, 0, 0, 0]])
3. tensor([[3, 3, 2, 8, 3, 4, 1, 2, 9, 4, 0, 0],
4.         [1, 6, 3, 8, 5, 1, 5, 5, 1, 5, 3, 0]])

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         这里把tgt的也增补了，得到的就是src和tgt的内容各自在一个二维张量里（batch_size，max_seg_len），batch_size也就是句子数，max_seg_len也就是句子的单词数（分为src的长度跟tgt两种）。
        增补：可以看到上面三次运行出来的效果都不一样，因为三次运行的时间，每次都是随机生成，所以效果肯定不一样，第三次为什么有两个二维的tensor是因为第三次把tgt的部分也补上去了，所以就有两个二维的tensor。
        接下来就是构造embedding了，这里nn.Embedding()传入了两个参数，第一个是embedding的长度，也就是单词个数+1，+1的缘故原由是因为有个0是作为填充的，第二个参数就是embedding的维度，也就是一个单词会被映射为多少维度的向量。
        然后调用forward，得到我们的src和tgt的embedding

1. src_embedding_table = nn.Embedding(max_num_src_words+1, model_dim)
2. tgt_embedding_table = nn.Embedding(max_num_tgt_words+1, model_dim)
3. src_embedding = src_embedding_table(src_seq)   
4. tgt_embedding = tgt_embedding_table(tgt_seq)

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1. print(src_embedding_table.weight)    # 每一行代表一个embedding向量，第0行让给pad，从第1行到第行分配给各个单词，单词的索引是多少就取对应的行位置的向量
2. print(src_embedding)    # 根据src_seq，从src_embedding_table获取得到的embedding vector，三维张量：batch_size、max_seq_len、model_dim
3. print(tgt_embedding)

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        此时src_embedding_table.weight的输出内容如下，第一行为填充（0）的向量：
   tensor([[-0.3412,  1.5198, -1.7252,  0.6905, -0.3832, -0.8586, -2.0788,  0.3269],
        [-0.5613,  0.3953,  1.6818, -2.0385,  1.1072,  0.2145, -0.9349, -0.7091],
        [ 1.5881, -0.2389, -0.0347,  0.3808,  0.5261,  0.7253,  0.8557, -1.0020],
        [-0.2725,  1.3238, -0.4087,  1.0758,  0.5321, -0.3466, -0.9051, -0.8938],
        [-1.5393,  0.4966, -1.4887,  0.2795, -1.6751, -0.8635, -0.4689, -0.0827],
        [ 0.6798,  0.1168, -0.5410,  0.5363, -0.0503,  0.4518, -0.3134, -0.6160],
        [-1.1223,  0.3817, -0.6903,  0.0479, -0.6894,  0.7666,  0.9695, -1.0962],
        [ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793],
        [-0.9118, -1.4221, -2.4675, -0.1321,  0.7458, -0.8015,  0.5114, -0.5023],
        [-1.7504,  0.0824,  2.2088, -0.4486,  0.7324,  1.8790,  1.7644,  1.2731],
        [-0.3791,  1.9915, -1.0117,  0.8238, -2.1784, -1.2824, -0.4275,  0.3202]],
       requires_grad=True)
          src_embedding的输出效果如下所示，往前看src_seq的第一个句子前三个为9  7  7，往前看第9+1行与第7+1行的向量，就是现在输出的前3个向量：
  

1. tensor([[<strong>[-1.7504,  0.0824,  2.2088, -0.4486,  0.7324,  1.8790,  1.7644, 1.2731]</strong>,
2.          <strong>[ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793],
3.          [ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793]</strong>,
4.          [-1.5393,  0.4966, -1.4887,  0.2795, -1.6751, -0.8635, -0.4689, -0.0827],
5.          [ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793],
6.          [-0.2725,  1.3238, -0.4087,  1.0758,  0.5321, -0.3466, -0.9051, -0.8938],
7.          [-1.7504,  0.0824,  2.2088, -0.4486,  0.7324,  1.8790,  1.7644, 1.2731],
8.          [-1.5393,  0.4966, -1.4887,  0.2795, -1.6751, -0.8635, -0.4689, -0.0827],
9.          [ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793],
10.          [-0.9118, -1.4221, -2.4675, -0.1321,  0.7458, -0.8015,  0.5114, -0.5023],
11.          [-0.9118, -1.4221, -2.4675, -0.1321,  0.7458, -0.8015,  0.5114, -0.5023],
12.          [-0.3412,  1.5198, -1.7252,  0.6905, -0.3832, -0.8586, -2.0788, 0.3269]],
14.         [[-0.5613,  0.3953,  1.6818, -2.0385,  1.1072,  0.2145, -0.9349, -0.7091],
15.          [-0.5613,  0.3953,  1.6818, -2.0385,  1.1072,  0.2145, -0.9349, -0.7091],
16.          [ 0.6798,  0.1168, -0.5410,  0.5363, -0.0503,  0.4518, -0.3134, -0.6160],
17.          [-1.7504,  0.0824,  2.2088, -0.4486,  0.7324,  1.8790,  1.7644, 1.2731],
18.          [ 0.6798,  0.1168, -0.5410,  0.5363, -0.0503,  0.4518, -0.3134, -0.6160],
19.          [-1.1223,  0.3817, -0.6903,  0.0479, -0.6894,  0.7666,  0.9695, -1.0962],
20.          [ 1.5881, -0.2389, -0.0347,  0.3808,  0.5261,  0.7253,  0.8557, -1.0020],
21.          [ 0.9608,  0.0764,  0.0914,  1.1949, -1.3853,  1.1089, -0.9282, -0.9793],
22.          [-1.5393,  0.4966, -1.4887,  0.2795, -1.6751, -0.8635, -0.4689, -0.0827],
23.          [-0.3412,  1.5198, -1.7252,  0.6905, -0.3832, -0.8586, -2.0788, 0.3269],
24.          [-0.3412,  1.5198, -1.7252,  0.6905, -0.3832, -0.8586, -2.0788, 0.3269],
25.          [-0.3412,  1.5198, -1.7252,  0.6905, -0.3832, -0.8586, -2.0788, 0.3269]]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

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         同理tgt_embedding的输出效果如下所示：
  

1. tensor([[[-1.3681, -0.1619, -0.3676,  0.4312, -1.3842, -0.6180,  0.3685, 1.6281],
2.          [-1.3681, -0.1619, -0.3676,  0.4312, -1.3842, -0.6180,  0.3685, 1.6281],
3.          [-2.6519, -0.8566,  1.2268,  2.6479, -0.2011, -0.1394, -0.2449, 1.0309],
4.          [-0.8919,  0.5235, -3.1833,  0.9388, -0.6213, -0.5146,  0.7913, 0.5126],
5.          [-1.3681, -0.1619, -0.3676,  0.4312, -1.3842, -0.6180,  0.3685, 1.6281],
6.          [-0.4984,  0.2948, -0.2804, -1.1943, -0.4495,  0.3793, -0.1562, -1.0122],
7.          [ 0.8976,  0.5226,  0.0286,  0.1434, -0.2600, -0.7661,  0.1225, -0.7869],
8.          [-2.6519, -0.8566,  1.2268,  2.6479, -0.2011, -0.1394, -0.2449, 1.0309],
9.          [ 2.2026,  1.8504, -0.6285, -0.0996, -0.0994, -0.0828,  0.6004, -0.3173],
10.          [-0.4984,  0.2948, -0.2804, -1.1943, -0.4495,  0.3793, -0.1562, -1.0122],
11.          [ 0.3637,  0.4256,  0.7674,  1.4321, -0.1164, -0.6032, -0.8182, -0.6119],
12.          [ 0.3637,  0.4256,  0.7674,  1.4321, -0.1164, -0.6032, -0.8182, -0.6119]],
14.         [[ 0.8976,  0.5226,  0.0286,  0.1434, -0.2600, -0.7661,  0.1225, -0.7869],
15.          [-1.0356,  0.8212,  1.0538,  0.4510,  0.2734,  0.3254,  0.4503, 0.1694],
16.          [-1.3681, -0.1619, -0.3676,  0.4312, -1.3842, -0.6180,  0.3685, 1.6281],
17.          [-0.8919,  0.5235, -3.1833,  0.9388, -0.6213, -0.5146,  0.7913, 0.5126],
18.          [-0.4783, -1.5936,  0.5033,  0.3483, -1.3354,  1.4553, -1.1344, -1.9280],
19.          [ 0.8976,  0.5226,  0.0286,  0.1434, -0.2600, -0.7661,  0.1225, -0.7869],
20.          [-0.4783, -1.5936,  0.5033,  0.3483, -1.3354,  1.4553, -1.1344, -1.9280],
21.          [-0.4783, -1.5936,  0.5033,  0.3483, -1.3354,  1.4553, -1.1344, -1.9280],
22.          [ 0.8976,  0.5226,  0.0286,  0.1434, -0.2600, -0.7661,  0.1225, -0.7869],
23.          [-0.4783, -1.5936,  0.5033,  0.3483, -1.3354,  1.4553, -1.1344, -1.9280],
24.          [-1.3681, -0.1619, -0.3676,  0.4312, -1.3842, -0.6180,  0.3685, 1.6281],
25.          [ 0.3637,  0.4256,  0.7674,  1.4321, -0.1164, -0.6032, -0.8182, -0.6119]]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)

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        实际想要把文本句子嵌入到Embedding中，需要先根据自己的词典，将文本信息转化为每个词在词典中的位置，然后第0个位置依旧要让给Padding，得到索引然后构建Batch再去构造Embedding，以索引为输入得到每个样本的Embedding。 
代码

1. import torch
2. import numpy as np
3. import torch.nn as nn
4. import torch.nn.functional as F# 句子数batch_size = 2# 单词表大小
5. max_num_src_words = 10
6. max_num_tgt_words = 10
8. # 序列的最大长度
9. max_src_seg_len = 12
10. max_tgt_seg_len = 12# 模型的维度model_dim = 8# 生成固定长度的序列src_len = torch.Tensor([11, 9]).to(torch.int32)
11. tgt_len = torch.Tensor([10, 11]).to(torch.int32)print(src_len)print(tgt_len)#单词索引构成的句子src_seq = torch.cat([torch.unsqueeze(F.pad(torch.randint(1, max_num_src_words, (L,)),(0, max_src_seg_len-L)), 0) for L in src_len])tgt_seq = torch.cat([torch.unsqueeze(F.pad(torch.randint(1, max_num_tgt_words, (L,)),(0, max_tgt_seg_len-L)), 0) for L in tgt_len])print(src_seq)print(tgt_seq)# 构造embeddingsrc_embedding_table = nn.Embedding(max_num_src_words+1, model_dim)tgt_embedding_table = nn.Embedding(max_num_tgt_words+1, model_dim)src_embedding = src_embedding_table(src_seq)  tgt_embedding = tgt_embedding_table(tgt_seq)print(src_embedding_table.weight)    print(src_embedding)    print(tgt_embedding)

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参考

 torch.randint — PyTorch 2.3 documentation
torch.nn.functional.pad — PyTorch 2.3 文档
F.pad 的理解_domain:luyixian.cn-CSDN博客
嵌入 — PyTorch 2.3 文档


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