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1.主要结构

transformer 是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，如自然语言处理任务。它在 2017 年由 Vaswani 等人在论文 “Attention is All You Need” 中提出。

Transformer 的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（Attention Mechanism）来捕捉输入序列中的模式。

Transformer 的主要组成部分包括：

1.自注意力机制（Self-Attention）：自注意力机制能够处理序列数据，并且能够关注到序列中的任何位置，从而捕捉到长距离的依赖关系。

2.位置编码（Positional Encoding）：由于 Transformer 没有循环和卷积操作，所以需要额外的位置编码来捕捉序列中的顺序信息。

3.编码器和解码器（Encoder and Decoder）：Transformer 模型由编码器和解码器组成。编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。编码器和解码器都是由多层自注意力层和全连接层堆叠而成。

2.自注意力机制

个人理解就是把字符编码后通过公式相乘变为另一个向量。

通过关注X中的词嵌入，我们在Y中生成了复合嵌入（加权平均值）。例如，Y中的dog嵌入是X中的the、dog和ran嵌入的组合，权重分别为0.2、0.7 和0.1。

构建词嵌入如何帮助模型实现理解语言的最终目标？要完全理解语言，仅仅理解组成句子的各个单词是不够的；还需要理解组成句子的各个单词。模型必须理解单词在句子上下文中如何相互关联。注意力机制通过形成模型可以推理的复合表示，使模型能够做到这一点。例如，当语言模型尝试预测句子“the runningdog was ___”中的下一个单词时，除了单独的“running ”或“dog”概念之外，模型还应该理解“runningdog”的复合概念；例如，走狗经常喘气，所以喘气是句子中合理的下一个词。

2.1注意力可视化

通过bertviz可视化，bert模型记得替换

from bertviz import head_view, model_view
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import imageio
model_version = 'D:\PycharmProjects\Multimodal emotion\model\\bert-base-chinese'
model = BertModel.from_pretrained(model_version, output_attentions=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_version)
sentence_a = "好不好？燕子，你要开心，你要幸福，好不好？"
sentence_b = "开心啊，幸福。你的世界以后没有我了，没关系，你要自己幸福。"
inputs = tokenizer.encode_plus(sentence_a, sentence_b, return_tensors='pt')
print(inputs)
input_ids = inputs['input_ids']
print(input_ids)
token_type_ids = inputs['token_type_ids']
print(token_type_ids)
attention = model(input_ids, token_type_ids=token_type_ids)[-1]
print(attention)
sentence_b_start = token_type_ids[0].tolist().index(1)
print(sentence_b_start)
input_id_list = input_ids[0].tolist() # Batch index 0
print(input_id_list)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(input_id_list) 
print(tokens)head_view(attention, tokens, sentence_b_start)

下面的可视化（在此处以交互形式提供）显示了示例输入文本引起的注意力。该视图将注意力可视化为连接正在更新的单词（左）和正在关注的单词（右）的线，遵循上图的设计。颜色强度反映注意力权重；接近 1 的权重显示为非常暗的线条，而接近 0 的权重显示为微弱的线条或根本不可见。用户可以突出显示特定单词以仅看到来自该单词的注意力。

升级一下，来讲多头注意力

它扩展了模型关注不同位置的能力。原来的编码 包含一些其他编码，但它可能由实际单词本身主导。如果我们翻译一个句子，比如“The Animal did not cross the street because it was tooert”，那么知道“it”指的是哪个单词会很有用。

它为注意力层提供了多个“表示子空间”。正如我们接下来将看到的，通过多头注意力，我们不仅拥有一组查询/键/值权重矩阵，而且拥有多组查询/键/值权重矩阵（Transformer 使用八个注意力头，因此我们最终为每个编码器/解码器提供八组，但是bert用12或24） 。这些集合中的每一个都是随机初始化的。然后，在训练之后，每个集合用于将输入嵌入（或来自较低编码器/解码器的向量）投影到不同的表示子空间中。

BERT 还堆叠了多个注意力层，每个注意力层都对前一层的输出进行操作。通过这种词嵌入的重复组合，BERT 能够在到达模型最深层时形成非常丰富的表示。我们接着写代码展示

model_view(attention, tokens, sentence_b_start)

由于注意力头不共享参数，因此每个头都会学习独特的注意力模式。我们在这里考虑的 BERT 版本——BERT Base——有 12 层和 12 个头，总共有 12 x 12 = 144 个不同的注意力机制。我们可以使用模型视图（此处以交互形式提供）同时可视化所有头部的注意力：

接着我们引入一些概念：

• 查询 q：查询 向量q编码左侧正在关注的单词，即“查询”其他单词的单词。在上面的示例中，“on”（所选单词）的查询向量被突出显示。

• 密钥k：密钥向量k对右侧所关注的单词进行编码。关键字向量和查询向量一起确定两个单词之间的兼容性分数。

• q×k (elementwise)：所选单词的查询向量与每个键向量之间的元素乘积。这是点积（元素乘积之和）的前身，包含在内是为了可视化目的，因为它显示了查询和键向量中的各个元素如何对点积做出贡献。

• q·k：所选查询向量和每个关键 向量的缩放点积（见上文）。这是非标准化注意力分数。 Softmax：缩放点积的

• Softmax。这会将注意力分数标准化为正值且总和为 1。
  代码

from bertviz.transformers_neuron_view import BertModel, BertTokenizer
from bertviz.neuron_view import showmodel_type = 'bert'
model_version = 'D:\PycharmProjects\Multimodal emotion\model\\bert-base-chinese'
model = BertModel.from_pretrained(model_version, output_attentions=True)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_version, do_lower_case=True)
show(model, model_type, tokenizer, sentence_a, sentence_b, layer=4, head=3)

该视图跟踪从左侧所选单词到右侧完整单词序列的注意力计算。正值显示为蓝色，负值显示为橙色，颜色强度代表大小。与前面介绍的注意力头视图一样，连接线表示相连单词之间的注意力强度。

2.2原理

回顾上面我所说的概念，运用如下公式

计算得分，多头是这样子的，就是增加了维度，把多头注意力拼接在一起

transformer的结构：

经历多头注意力再经过归一化层和前馈神经网络，每个head64维，因为有8个head，应该得到512维，但是bert有12个head，应该得到768维。
举个简单的例子来理解一下
这是利用transformer进行翻译


encoders是编码器，decoders是解码器。

3.Positional Encoding

一句话概括，Positional Encoding就是句子中词语相对位置的编码，让Transformer保留词语的位置信息。
$t$表示当前词语在句子中的位置，
$\overrightarrow{p_t}$表示的是该词语对应的位置编码，
$d$表示的是编码的维度。
公式如下
${\overrightarrow{p_t}=[\begin{array}{c}\sin ({\omega }_1.t)\\ \cos ({\omega }_1.t)\\ \\ \sin ({\omega }_2.t)\\ \cos ({\omega }_2.t)\\ \\ ⋮\\ \\ \sin ({\omega }_{d/2}.t)\\ \cos ({\omega }_{d/2}.t)\end{array}]}_{d\times 1}$
从公式可以看出，其实一个词语的位置编码是由不同频率的余弦函数函数组成的，从低位到高位。
不同频率的sines和cosines组合其实也是同样的道理，通过调整三角函数的频率，我们可以实现这种低位到高位的变化，这样的话，位置信息就表示出来了。