MyTransformer_pytorch

关于Transformer模型的最简洁pytorch实现，包含详细注释

本实现版本相比参考代码删去了每个模块不必要的返回（如注意力矩阵），力求最精简明晰的实现，适用于初学者入门学习

• 参考代码有：

  1. https://wmathor.com/index.php/archives/1455/
  2. http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/ (哈佛NLP团队实现版本)

• file_list

  • MyTransformer.ipynb
    • jupyter notebook中的实现，与.py文件相比，添加了更多的说明文字
  • images
    • 为方便理解绘制的一些图，在 MyTransformer.ipynb 中被用到
  • data.py
    • 数据预处理
  • model.py
    • 模型文件
  • train.py
    • 训练模型
  • test.py
    • 读入训练好的pth模型文件，测试模型，完成一个翻译任务
  • .pth
    • My_Transformer.pth
      • 是按照原concat写法训练1000次后得到的模型，Loss约为3e-6
    • My_Transformer_concat.pth
      • 是按照我修改后的concat写法训练1000次后得到的模型，Loss也为3e-6
    • MyTransformer_fault.pth
      • 只训练了5个epoch的模型，用于验证所做的测试是有意义的（用此模型预测会出错）

• 训练好的模型文件链接：

  • 链接：https://pan.baidu.com/s/133Ud8f0yHV3kFnawdZGsQA
  • 提取码：2022

• 下载后解压到项目根目录下即可

• 我的邮箱：[email protected]

  • 欢迎来信交流

• 以上内容均为原创，参考的代码已列出，如要转载请注明出处，best wishes.