"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量，还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚，但实际上大家普遍反映很难正确地实现。
所以我们为此文章写了篇注解文档，并给出了一行行实现的Transformer的代码。本文档删除了原文的一些章节并进行了重新排序，并在整个文章中加入了相应的注解。此外，本文档以Jupyter notebook的形式完成，本身就是直接可以运行的代码实现，总共有400行库代码，在4个GPU上每秒可以处理27,000个tokens。
想要运行此工作，首先需要安装PyTorch[2]。这篇文档完整的notebook文件及依赖可在github[3] 或 Google Colab[4]上找到。
需要注意的是，此注解文档和代码仅作为研究人员和开发者的入门版教程。这里提供的代码主要依赖OpenNMT[5]实现，想了解更多关于此模型的其他实现版本可以查看Tensor2Tensor[6] (tensorflow版本) 和 Sockeye[7](mxnet版本)
- Alexander Rush (@harvardnlp[8] or srush@seas.harvard.edu)
准备工作
代码语言：javascript复制# !pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.0.post4-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl numpy matplotlib spacy torchtext seabornimport numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math, copy, time
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set_context(context="talk")
%matplotlib inline内容目录
准备工作
背景
模型结构
- Encoder和Decoder
- Encoder
- Decoder
- Attention
- Attention在模型中的应用
- Position-wise前馈网络
- Embedding和Softmax
- 位置编码
- 完整模型
（由于原文篇幅过长，其余部分在下篇）
训练
- 批和掩码
- 训练循环
- 训练数据和批处理
- 硬件和训练进度
- 优化器
- 正则化
- 标签平滑
第一个例子
- 数据生成
- 损失计算
- 贪心解码
真实示例
- 数据加载
- 迭代器
- 多GPU训练
- 训练系统附加组件：BPE，搜索，平均
结果
- 注意力可视化
结论
本文注解部分都是以引用的形式给出的，主要内容都是来自原文。
背景
减少序列处理任务的计算量是一个很重要的问题，也是Extended Neural GPU、ByteNet和ConvS2S等网络的动机。上面提到的这些网络都以CNN为基础，并行计算所有输入和输出位置的隐藏表示。在这些模型中，关联来自两个任意输入或输出位置的信号所需的操作数随位置间的距离增长而增长，比如ConvS2S呈线性增长，ByteNet呈现以对数形式增长，这会使学习较远距离的两个位置之间的依赖关系变得更加困难。而在Transformer中，操作次数则被减少到了常数级别。
Self-attention有时候也被称为Intra-attention，是在单个句子不同位置上做的Attention，并得到序列的一个表示。它能够很好地应用到很多任务中，包括阅读理解、摘要、文本蕴涵，以及独立于任务的句子表示。端到端的网络一般都是基于循环注意力机制而不是序列对齐循环，并且已经有证据表明在简单语言问答和语言建模任务上表现很好。
据我们所知，Transformer是第一个完全依靠Self-attention而不使用序列对齐的RNN或卷积的方式来计算输入输出表示的转换模型。
模型结构
class EncoderDecoder(nn.Module):
"""
A standard Encoder-Decoder architecture. Base for this and many
other models.
"""
def __init__(self, encoder, decoder, src_embed, tgt_embed, generator):
super(EncoderDecoder, self).__init__()
self.encoder = encoder
self.decoder = decoder
self.src_embed = src_embed
self.tgt_embed = tgt_embed
self.generator = generator
def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
"Take in and process masked src and target sequences."
return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask,
tgt, tgt_mask)
def encode(self, src, src_mask):
return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask)
def decode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):
return self.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask)class Generator(nn.Module):
"Define standard linear softmax generation step."
def __init__(self, d_model, vocab):
super(Generator, self).__init__()
self.proj = nn.Linear(d_model, vocab)
def forward(self, x):
return F.log_softmax(self.proj(x), dim=-1)Transformer的整体结构如下图所示，在Encoder和Decoder中都使用了Self-attention, Point-wise和全连接层。Encoder和decoder的大致结构分别如下图的左半部分和右半部分所示。
Encoder和Decoder
Encoder
Encoder由N=6个相同的层组成。
代码语言：javascript复制def clones(module, N):
"Produce N identical layers."
return nn.ModuleList([copy.deepcopy(module) for _ in range(N)])class Encoder(nn.Module):
"Core encoder is a stack of N layers"
def __init__(self, layer, N):
super(Encoder, self).__init__()
self.layers = clones(layer, N)
self.norm = LayerNorm(layer.size)
def forward(self, x, mask):
"Pass the input (and mask) through each layer in turn."
for layer in self.layers:
x = layer(x, mask)
return self.norm(x)我们在每两个子层之间都使用了残差连接(Residual Connection) [11]和归一化 [12]。
代码语言：javascript复制class LayerNorm(nn.Module):
"Construct a layernorm module (See citation for details)."
def __init__(self, features, eps=1e-6):
super(LayerNorm, self).__init__()
self.a_2 = nn.Parameter(torch.ones(features))
self.b_2 = nn.Parameter(torch.zeros(features))
self.eps = eps
def forward(self, x):
mean = x.mean(-1, keepdim=True)
std = x.std(-1, keepdim=True)
return self.a_2 * (x - mean) / (std self.eps) self.b_2
class SublayerConnection(nn.Module):
"""
A residual connection followed by a layer norm.
Note for code simplicity the norm is first as opposed to last.
"""
def __init__(self, size, dropout):
super(SublayerConnection, self).__init__()
self.norm = LayerNorm(size)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x, sublayer):
"Apply residual connection to any sublayer with the same size."
return x self.dropout(sublayer(self.norm(x)))每层都有两个子层组成。第一个子层实现了“多头”的 Self-attention，第二个子层则是一个简单的Position-wise的全连接前馈网络。
代码语言：javascript复制class EncoderLayer(nn.Module):
"Encoder is made up of self-attn and feed forward (defined below)"
def __init__(self, size, self_attn, feed_forward, dropout):
super(EncoderLayer, self).__init__()
self.self_attn = self_attn
self.feed_forward = feed_forward
self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 2)
self.size = size
def forward(self, x, mask):
"Follow Figure 1 (left) for connections."
x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, mask))
return self.sublayer[1](x, self.feed_forward)Decoder
Decoder也是由N=6个相同层组成。
代码语言：javascript复制class Decoder(nn.Module):
"Generic N layer decoder with masking."
def __init__(self, layer, N):
super(Decoder, self).__init__()
self.layers = clones(layer, N)
self.norm = LayerNorm(layer.size)
def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
for layer in self.layers:
x = layer(x, memory, src_mask, tgt_mask)
return self.norm(x)除了每个编码器层中的两个子层之外，解码器还插入了第三种子层对编码器栈的输出实行“多头”的Attention。与编码器类似，我们在每个子层两端使用残差连接进行短路，然后进行层的规范化处理。
代码语言：javascript复制class DecoderLayer(nn.Module):
"Decoder is made of self-attn, src-attn, and feed forward (defined below)"
def __init__(self, size, self_attn, src_attn, feed_forward, dropout):
super(DecoderLayer, self).__init__()
self.size = size
self.self_attn = self_attn
self.src_attn = src_attn
self.feed_forward = feed_forward
self.sublayer = clones(SublayerConnection(size, dropout), 3)
def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask):
"Follow Figure 1 (right) for connections."
m = memory
x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask))
x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask))
return self.sublayer[2](x, self.feed_forward)
def subsequent_mask(size):
"Mask out subsequent positions."
attn_shape = (1, size, size)
subsequent_mask = np.triu(np.ones(attn_shape), k=1).astype('uint8')
return torch.from_numpy(subsequent_mask) == 0代码语言：javascript复制下面的Attention mask图显示了允许每个目标词（行）查看的位置（列）。在训练期间，当前解码位置的词不能Attend到后续位置的词。
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(subsequent_mask(20)[0])
None
Attention
Attention函数可以将Query和一组Key-Value对映射到输出，其中Query、Key、Value和输出都是向量。输出是值的加权和，其中分配给每个Value的权重由Query与相应Key的兼容函数计算。
def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
"Compute 'Scaled Dot Product Attention'"
d_k = query.size(-1)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
/ math.sqrt(d_k)
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
p_attn = F.softmax(scores, dim = -1)
if dropout is not None:
p_attn = dropout(p_attn)
return torch.matmul(p_attn, value), p_attn
“多头”机制能让模型考虑到不同位置的Attention，另外“多头”Attention可以在不同的子空间表示不一样的关联关系，使用单个Head的Attention一般达不到这种效果。
class MultiHeadedAttention(nn.Module):
def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
"Take in model size and number of heads."
super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
assert d_model % h == 0
# We assume d_v always equals d_k
self.d_k = d_model // h
self.h = h
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
self.attn = None
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
def forward(self, query, key, value, mask=None):
"Implements Figure 2"
if mask is not None:
# Same mask applied to all h heads.
mask = mask.unsqueeze(1)
nbatches = query.size(0)
# 1) Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k
query, key, value =
[l(x).view(nbatches, -1, self.h, self.d_k).transpose(1, 2)
for l, x in zip(self.linears, (query, key, value))]
# 2) Apply attention on all the projected vectors in batch.
x, self.attn = attention(query, key, value, mask=mask,
dropout=self.dropout)
# 3) "Concat" using a view and apply a final linear.
x = x.transpose(1, 2).contiguous()
.view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
return self.linears[-1](x)Attention在模型中的应用
Transformer中以三种不同的方式使用了“多头”Attention：
1) 在"Encoder-Decoder Attention"层，Query来自先前的解码器层，并且Key和Value来自Encoder的输出。Decoder中的每个位置Attend输入序列中的所有位置，这与Seq2Seq模型中的经典的Encoder-Decoder Attention机制[15]一致。
2) Encoder中的Self-attention层。在Self-attention层中，所有的Key、Value和Query都来同一个地方，这里都是来自Encoder中前一层的输出。Encoder中当前层的每个位置都能Attend到前一层的所有位置。
3) 类似的，解码器中的Self-attention层允许解码器中的每个位置Attend当前解码位置和它前面的所有位置。这里需要屏蔽解码器中向左的信息流以保持自回归属性。具体的实现方式是在缩放后的点积Attention中，屏蔽（设为
）Softmax的输入中所有对应着非法连接的Value。
Position-wise前馈网络
除了Attention子层之外，Encoder和Decoder中的每个层都包含一个全连接前馈网络，分别地应用于每个位置。其中包括两个线性变换，然后使用ReLU作为激活函数。
class PositionwiseFeedForward(nn.Module):
"Implements FFN equation."
def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1):
super(PositionwiseFeedForward, self).__init__()
self.w_1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
self.w_2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
return self.w_2(self.dropout(F.relu(self.w_1(x))))
class Embeddings(nn.Module):
def __init__(self, d_model, vocab):
super(Embeddings, self).__init__()
self.lut = nn.Embedding(vocab, d_model)
self.d_model = d_model
def forward(self, x):
return self.lut(x) * math.sqrt(self.d_model)
class PositionalEncoding(nn.Module):
"Implement the PE function."
def __init__(self, d_model, dropout, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
# Compute the positional encodings once in log space.
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) *
-(math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, x):
x = x Variable(self.pe[:, :x.size(1)],
requires_grad=False)
return self.dropout(x)代码语言：javascript复制如下所示，位置编码将根据位置添加正弦曲线。曲线的频率和偏移对于每个维度是不同的。
plt.figure(figsize=(15, 5))
pe = PositionalEncoding(20, 0)
y = pe.forward(Variable(torch.zeros(1, 100, 20)))
plt.plot(np.arange(100), y[0, :, 4:8].data.numpy())
plt.legend(["dim %d"%p for p in [4,5,6,7]])
None
我们也尝试了使用预学习的位置Embedding，但是发现这两个版本的结果基本是一样的。我们选择了使用正弦曲线版本的实现，因为使用此版本能让模型能够处理大于训练语料中最大序列长度的序列。
完整模型
代码语言：javascript复制下面定义了连接完整模型并设置超参的函数。
def make_model(src_vocab, tgt_vocab, N=6,
d_model=512, d_ff=2048, h=8, dropout=0.1):
"Helper: Construct a model from hyperparameters."
c = copy.deepcopy
attn = MultiHeadedAttention(h, d_model)
ff = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff, dropout)
position = PositionalEncoding(d_model, dropout)
model = EncoderDecoder(
Encoder(EncoderLayer(d_model, c(attn), c(ff), dropout), N),
Decoder(DecoderLayer(d_model, c(attn), c(attn),
c(ff), dropout), N),
nn.Sequential(Embeddings(d_model, src_vocab), c(position)),
nn.Sequential(Embeddings(d_model, tgt_vocab), c(position)),
Generator(d_model, tgt_vocab))
# This was important from their code.
# Initialize parameters with Glorot / fan_avg.
for p in model.parameters():
if p.dim() > 1:
nn.init.xavier_uniform(p)
return model# Small example model.
tmp_model = make_model(10, 10, 2)
None
