PyTorchでTransformerEncoder.forward()を使いこなす:エンコーダの動作を理解し、実装をマスターしよう
PyTorchのTransformerEncoder.forward():詳細解説
PyTorchのtorch.nn.TransformerEncoder
は、Transformerモデルのエンコーダ部分を実装するクラスです。forward()
メソッドは、エンコーダ全体の処理を実行します。
入力
src
: 入力シーケンス。形状は(batch_size, seq_len, input_dim)
です。src_mask
: 入力シーケンスのアテンションマスク。形状は(batch_size, seq_len, seq_len)
です。hidden
: エンコーダの隠れ状態。形状は(num_layers, batch_size, hidden_dim)
です。
出力
output
: エンコーダの出力シーケンス。形状は(batch_size, seq_len, hidden_dim)
です。
処理の流れ
- 自己アテンション:
- 各入力トークンに対して、他のすべての入力トークンとの関連性を計算します。
- アテンションスコアに基づいて、入力シーケンスの重み付けされた表現を生成します。
- フィードフォワードネットワーク:
- 自己アテンションの出力を受け取り、非線形変換を適用します。
- エンコーダの隠れ状態を更新します。
- レイヤーの繰り返し:
- 上記の1と2を、設定されたレイヤー数分繰り返します。
- 出力:
パラメータ
num_layers
: エンコーダのレイヤー数d_model
: エンコーダの隠れ状態の次元数nhead
: アテンションヘッドの数dim_feedforward
: フィードフォワードネットワークの隠れ層の次元数dropout
: ドロップアウト率
コード例
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder
# エンコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=6,
d_model=512,
nhead=8,
dim_feedforward=2048,
dropout=0.1,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 50, 512)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 50, 50))
# エンコーダの呼び出し
output, hidden, cell = encoder(src, src_mask)
# 出力シーケンスの形状
print(output.shape) # torch.Size([10, 50, 512])
# 隠れ状態の形状
print(hidden.shape) # torch.Size([6, 10, 512])
# セル状態の形状
print(cell.shape) # torch.Size([6, 10, 512])
補足
forward()
メソッドは、torch.nn.Module
クラスの抽象メソッドです。- エンコーダの出力は、デコーダに入力されます。
- Transformerモデルは、機械翻訳、テキスト要約、音声認識などの様々なタスクに適用されています。
- 上記の説明は、基本的なものです。詳細は、上記の参考資料を参照してください。
- その他ご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。
TransformerEncoder.forward() のサンプルコード
単純な例
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder
# エンコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# エンコーダの呼び出し
output, hidden, cell = encoder(src, src_mask)
# 出力シーケンス
print(output)
# 隠れ状態
print(hidden)
# セル状態
print(cell)
パディング付きの入力
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder, Transformer
# エンコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# パディングトークンを追加
padding_idx = 0
src = torch.cat([src, torch.zeros(10, 5, 128, dtype=torch.float)], dim=1)
src_mask = torch.cat([src_mask, torch.zeros(10, 5, 20, dtype=torch.bool)], dim=2)
# エンコーダの呼び出し
output, hidden, cell = encoder(src, src_mask)
# パディングトークンを除去
output = output[:, :20, :]
# 出力シーケンス
print(output)
# 隠れ状態
print(hidden)
# セル状態
print(cell)
ビームサーチによるデコード
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerDecoder, BeamSearch
# エンコーダとデコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
)
decoder = TransformerDecoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
)
# ビームサーチの設定
beam_search = BeamSearch(
beam_size=5,
max_len=50,
n_best=1,
penalty=0.0,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# エンコーダの呼び出し
encoded_hidden = encoder(src, src_mask)
# デコーダの呼び出し
output, scores, attention = decoder(encoded_hidden, src_mask, None)
# ビームサーチによるデコード
decoded_tokens, scores = beam_search(decoder, encoded_hidden, src_mask, None)
# デコードされたトークン
print(decoded_tokens)
# スコア
print(scores)
- 上記のサンプルコードは、PyTorch 1.9.0 で動作確認しています。
- ご質問やご不明な点があれば、お気軽にご連絡ください。
TransformerEncoder を使用するその他の方法
- ロータリーエンコーディングは、位置情報をエンコードするために使用されます。
- マルチヘッドアテンションよりも計算コストが低くなります。
torch.nn.TransformerEncoder
クラスには、rotary_position_encoding
属性があり、ロータリーエンコーディングを有効にすることができます。
例
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder
# エンコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
rotary_position_encoding=True,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# エンコーダの呼び出し
output, hidden, cell = encoder(src, src_mask)
畳み込み層を使用してエンコーダの隠れ状態を更新する
- 畳み込み層は、局所的な依存関係を学習することができます。
- Transformer モデルの並列性を向上させることができます。
torch.nn.TransformerEncoder
クラスには、conv_update_fn
属性があり、畳み込み層を使用してエンコーダの隠れ状態を更新する関数を指定することができます。
例
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder, Conv1d
# 畳み込み層の定義
conv_update_fn = Conv1d(in_channels=128, out_channels=128, kernel_size=3, padding=1)
# エンコーダの定義
encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
conv_update_fn=conv_update_fn,
)
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# エンコーダの呼び出し
output, hidden, cell = encoder(src, src_mask)
TransformerEncoder をカスタムモデルの一部として使用する
TransformerEncoder
クラスは、カスタムモデルの一部として使用することができます。- 他のニューラルネットワーク層と組み合わせて、複雑なタスクを処理することができます。
例
import torch
from torch.nn import TransformerEncoder, Linear
# カスタムモデルの定義
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.encoder = TransformerEncoder(
num_layers=2,
d_model=128,
nhead=4,
dim_feedforward=256,
dropout=0.1,
)
self.linear = Linear(in_features=128, out_features=10)
def forward(self, src, src_mask):
output, hidden, cell = self.encoder(src, src_mask)
logits = self.linear(output)
return logits
# モデルのインスタンス化
model = MyModel()
# 入力シーケンスとマスクの生成
src = torch.randn(10, 20, 128)
src_mask = torch.tril(torch.ones(10, 20, 20))
# モデルの呼び出し
logits = model(src, src_mask)
これらの方法は、TransformerEncoder
クラスをより柔軟に使用するために役立ちます。
その他の方法
- Transformer モデルのアーキテクチャを変更する
- Transformer モデルを異なるタスクに適用する
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