回忆杀之手搓当年搓过的Transformer

整体代码

import mathimport paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as Fclass MaskMultiHeadAttention(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(MaskMultiHeadAttention, self).__init__()assert hidden_size % num_heads == 0, "Hidden size must be divisible by the number of heads."self.hidden_size = hidden_sizeself.num_heads = num_headsself.head_size = hidden_size // num_heads# Query, Key, Value matricesself.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)# Output matrixself.output_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)def forward(self, x):batch_size = x.shape[0]# Compute Query, Key, Value for all heads in parallelquery = self.query_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])key = self.key_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])value = self.value_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])# Compute attention scoresscores = paddle.matmul(query, key, transpose_y=True) / (self.head_size ** 0.5)mask = paddle.triu(paddle.ones([scores.shape[-1], scores.shape[-1]])).Tmask_scores = scores * maskmask_scores[mask_scores == 0] = float('-inf')attention_weights = F.softmax(mask_scores, axis=-1)# Compute weighted sum of valuesout = paddle.matmul(attention_weights, value)# Concatenate and transform to get the final outputout = out.transpose([0, 2, 1, 3]).reshape([batch_size, -1, self.hidden_size])out = self.output_linear(out)return outclass MultiHeadAttention(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(MultiHeadAttention, self).__init__()assert hidden_size % num_heads == 0, "Hidden size must be divisible by the number of heads."self.hidden_size = hidden_sizeself.num_heads = num_headsself.head_size = hidden_size // num_heads# Query, Key, Value matricesself.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)# Output matrixself.output_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)def forward(self, x):batch_size = x.shape[0]# Compute Query, Key, Value for all heads in parallelquery = self.query_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])key = self.key_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])value = self.value_linear(x).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])# Compute attention scoresscores = paddle.matmul(query, key, transpose_y=True) / (self.head_size ** 0.5)attention_weights = F.softmax(scores, axis=-1)# Compute weighted sum of valuesout = paddle.matmul(attention_weights, value)# Concatenate and transform to get the final outputout = out.transpose([0, 2, 1, 3]).reshape([batch_size, -1, self.hidden_size])out = self.output_linear(out)return outclass CrossAttention(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(CrossAttention, self).__init__()assert hidden_size % num_heads == 0, "Hidden size must be divisible by the number of heads."self.hidden_size = hidden_sizeself.num_heads = num_headsself.head_size = hidden_size // num_heads# Query, Key, Value matrices for the decoder and encoderself.query_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.key_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)self.value_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)# Output matrixself.output_linear = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)def forward(self, query, key, value):batch_size = query.shape[0]# Compute Query, Key, Value for all heads in parallelquery = self.query_linear(query).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])key = self.key_linear(key).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])value = self.value_linear(value).reshape([batch_size, -1, self.num_heads, self.head_size]).transpose([0, 2, 1, 3])# Compute attention scoresscores = paddle.matmul(query, key, transpose_y=True) / (self.head_size ** 0.5)mask_dec_len,mask_enc_len=scores.shape[-2], scores.shape[-1]mask = paddle.triu(paddle.ones([max(mask_dec_len,mask_enc_len)+1,max(mask_dec_len,mask_enc_len)+1])).Tmask_scores = scores * mask[:mask_dec_len,:mask_enc_len]mask_scores[mask_scores == 0] = float('-inf')attention_weights = F.softmax(mask_scores, axis=-1)# Compute weighted sum of valuesout = paddle.matmul(attention_weights, value)# Concatenate and transform to get the final outputout = out.transpose([0, 2, 1, 3]).reshape([batch_size, -1, self.hidden_size])out = self.output_linear(out)return outclass FeedForward(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size):super(FeedForward, self).__init__()self.ffn1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size // 2)self.ffn2 = nn.Linear(hidden_size // 2, hidden_size)self.relu = nn.ReLU()def forward(self, x):x = self.ffn1(x)x = self.relu(x)x = self.ffn2(x)return xclass DecoderLayer(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(DecoderLayer, self).__init__()self.self_attention = MaskMultiHeadAttention(hidden_size, num_heads)self.cross_attention = CrossAttention(hidden_size, num_heads)self.ffn = FeedForward(hidden_size)self.norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size)def forward(self, x, encoder_output):x = self.self_attention(x) + x  # Self-Attention with residual connectionx = self.norm1(x)x = self.cross_attention(x, encoder_output, encoder_output) + x  # Cross-Attention with residual connectionx = self.norm1(x)x = self.ffn(x) + x  # Feed-Forward with residual connectionx = self.norm1(x)return xclass GPTDecoderLayer(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(GPTDecoderLayer, self).__init__()self.self_attention = MaskMultiHeadAttention(hidden_size, num_heads)self.ffn = FeedForward(hidden_size)self.norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size)def forward(self, x):x = self.self_attention(x) + x  # Self-Attention with residual connectionx = self.norm1(x)x = self.ffn(x) + x  # Feed-Forward with residual connectionx = self.norm1(x)return xclass EncoderLayer(nn.Layer):def __init__(self, hidden_size, num_heads):super(EncoderLayer, self).__init__()self.self_attention = MultiHeadAttention(hidden_size, num_heads)self.ffn = FeedForward(hidden_size)self.norm1 = nn.LayerNorm(hidden_size)def forward(self, x):x = self.self_attention(x) + x  # Self-Attention with residual connectionx = self.norm1(x)x = self.ffn(x) + x  # Feed-Forward with residual connectionx = self.norm1(x)return xclass PositionalEncoding(nn.Layer):def __init__(self, d_model, max_len=5000):super(PositionalEncoding, self).__init__()# Create a long enough Paddle array to hold position encodings for the maximum sequence lengthposition = paddle.arange(max_len).unsqueeze(1).astype("float32")# Create a constant 'pe' matrix with the same size as the embedding matrixdiv_term = paddle.exp(paddle.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))pe = paddle.zeros([max_len, d_model])pe[:, 0::2] = paddle.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = paddle.cos(position * div_term)self.pe = pe.unsqueeze(0)  # Shape: [1, max_len, d_model]# Register 'pe' as a buffer (non-trainable parameter)def forward(self, x):# x is of shape [batch_size, seq_len, d_model]seq_len = x.shape[1]return x + self.pe[:, :seq_len, :]class Transformer(nn.Layer):def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_heads, num_layers):super(Transformer, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)self.position_embedding = PositionalEncoding(hidden_size)self.encoder_layers = nn.LayerList([EncoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])self.decoder_layers = nn.LayerList([DecoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)def forward(self, x):x = self.embedding(x)x = self.position_embedding(x)encoder_output = xfor encoder_layer in self.encoder_layers:encoder_output = encoder_layer(encoder_output)for decoder_layer in self.decoder_layers:x = decoder_layer(x, encoder_output)out = self.fc(x)return outclass ResNet(nn.Layer):def __init__(self, input_channels, output_channels):super(ResNet, self).__init__()# 第一个卷积层，用于降维self.conv1 = nn.Conv2D(input_channels, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)# 第一个残差块self.residual_block1 = self.make_residual_block(64, 64)# 第二个残差块self.residual_block2 = self.make_residual_block(64, 64)# 第二个卷积层，用于升维和输出self.conv2 = nn.Conv2D(64, output_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)def make_residual_block(self, input_channels, output_channels):return nn.Sequential(nn.Conv2D(input_channels, output_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2D(output_channels, output_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.ReLU())def forward(self, x):# 第一个卷积层x = self.conv1(x)# 第一个残差块x = self.residual_block1(x)# 第二个残差块x = self.residual_block2(x)# 第二个卷积层x = self.conv2(x)return xclass SpeechTransformer(nn.Layer):def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_heads, num_layers):super(SpeechTransformer, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)self.position_embedding = PositionalEncoding(hidden_size)self.encoder_layers = nn.LayerList([EncoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])self.decoder_layers = nn.LayerList([DecoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)self.resnet = ResNet(input_channels=1, output_channels=hidden_size)def forward(self, x, spec):x = self.embedding(x)x = self.position_embedding(x)encoder_output = self.resnet(spec).reshape([x.shape[0], x.shape[-1], -1]).transpose([0, 2, 1])for encoder_layer in self.encoder_layers:encoder_output = encoder_layer(encoder_output)for decoder_layer in self.decoder_layers:x = decoder_layer(x, encoder_output)out = self.fc(x)return outclass GPT(nn.Layer):def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_heads, num_layers):super(GPT, self).__init__()self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)self.position_embedding = PositionalEncoding(hidden_size)self.decoder_layers = nn.LayerList([GPTDecoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)def forward(self, x):x = self.embedding(x)x = self.position_embedding(x)for decoder_layer in self.decoder_layers:x = decoder_layer(x)out = self.fc(x)return outdef check_multi_head_attention():x = paddle.randn([4, 10, 20])mha = MultiHeadAttention(20, 5)out = mha(x)def check_mask_multi_head_attention():x = paddle.randn([4, 10, 20])mha = MaskMultiHeadAttention(20, 5)out = mha(x)def check_cross_attention():x = paddle.randn([4, 10, 20])encoder_output = paddle.randn([4, 10, 20])ca = CrossAttention(20, 5)out = ca(x, encoder_output, encoder_output)def check_decoder_layer():x = paddle.randn([4, 10, 20])encoder_output = paddle.randn([4, 10, 20])dl = DecoderLayer(20, 5)out = dl(x, encoder_output)def check_encoder_layer():x = paddle.randn([4, 10, 20])el = EncoderLayer(20, 5)out = el(x)def check_positional_encoding():x = paddle.randn([4, 10, 20])pe = PositionalEncoding(20)out = pe(x)def check_transformer():x = paddle.randint(4, 10, [4, 10])transformer = Transformer(10, 20, 5, 2)out = transformer(x)def check_resnet():model = ResNet(input_channels=3, output_channels=10)print(model)def check_speech_transformer():x = paddle.randint(4, 10, [4, 10])spec = paddle.randn([4, 1, 8, 10])transformer = SpeechTransformer(10, 20, 5, 2)out = transformer(x, spec)def check_gpt_decoder_layer():x = paddle.randn([4, 10, 20])dl = GPTDecoderLayer(20, 5)out = dl(x)def check_gpt():x = paddle.randint(4, 10, [4, 10])gpt = GPT(10, 20, 5, 2)out = gpt(x)def check_all():check_multi_head_attention()check_mask_multi_head_attention()check_cross_attention()check_decoder_layer()check_encoder_layer()check_positional_encoding()check_transformer()check_resnet()check_speech_transformer()check_gpt_decoder_layer()check_gpt()if __name__ == '__main__':# 检查所有模块check_all()

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