手动实现 Transformer 模型，可按照以下步骤进行： ### 1. 定义 Transformer 主模型 Transformer 主模型计算流程包括：获取一批 x 和 y 之后，对 x 计算 PAD MASK，对 y 计算上三角 MASK；对 x 和 y 分别编码；把 x 输入编码器计算输出；把编码器的输出和 y 同时输入解码器计算输出；将解码器的输出输入全连接输出层计算输出。以下是具体实现代码： ```python import torch # 假设 PositionEmbedding、Encoder、Decoder、mask_pad、mask_tril 已经定义 class PositionEmbedding(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 这里可以添加具体的位置编码实现 pass def forward(self, x): return x class Encoder(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 这里可以添加编码器的具体实现 pass def forward(self, x, mask_pad_x): return x class Decoder(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 这里可以添加解码器的具体实现 pass def forward(self, x, y, mask_pad_x, mask_tril_y): return y def mask_pad(x): # 这里可以添加 PAD 遮盖的具体实现 return torch.zeros(x.shape[:2]) def mask_tril(y): # 这里可以添加三角遮盖的具体实现 return torch.tril(torch.ones(y.shape[:2])) # 定义主模型 class Transformer(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.embed_x = PositionEmbedding() # 位置编码层 self.embed_y = PositionEmbedding() # 位置编码层 self.encoder = Encoder() # 编码器 self.decoder = Decoder() # 解码器 self.fc_out = torch.nn.Linear(32, 39) # 全连接输出层 def forward(self, x, y): # [b,1,50,50] mask_pad_x = mask_pad(x) # PAD 遮盖 mask_tril_y = mask_tril(y) # 上三角遮盖 # 编码，添加位置信息 # x=[b,50]->[b,50,32] # y=[b,50]->[b,50,32] x, y = self.embed_x(x), self.embed_y(y) # 编码层计算 # [b,50,32]->[b,50,32] x = self.encoder(x, mask_pad_x) # 解码层计算 # [b,50,32],[b,50,32]->[b,50,32] y = self.decoder(x, y, mask_pad_x, mask_tril_y) # 全连接输出，维度不变 # [b,50,32]->[b,50,39] y = self.fc_out(y) return y ``` ### 2. 使用示例 ```python # 创建模型实例 model = Transformer() # 模拟输入数据 batch_size = 1 sequence_length = 50 x = torch.randint(0, 10, (batch_size, sequence_length)) y = torch.randint(0, 10, (batch_size, sequence_length)) # 前向传播 output = model(x, y) print(output.shape) ``` 上述代码实现了一个基本的 Transformer 模型，其中 `PositionEmbedding`、`Encoder`、`Decoder`、`mask_pad` 和 `mask_tril` 函数需要根据具体需求进行详细实现。