Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图
注意力层：输入 -> LLQ -> @ -> /√ES -> softmax -> @ -> LLO -> Dropout -> 输出 | ↑ ↑ +---> LLK ---+ | | ...
Bert Pytorch 源码分析：四、编解码器
# Bert 编码器模块 # 由一个嵌入层和 NL 个 TF 层组成 class BERT(nn.Module): """ BERT model : Bidirectional Encoder Representations from Transformers. """ def __init__(self, vocab_size, hidden=768, n_la...
Bert Pytorch 源码分析：三、Transformer块
# PFF 层，基本相当于两个全连接 # 每个 TF 块中位于注意力层之后 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): "Implements FFN equation." def __init__(self, d_model, d_ff, dropout=0.1): super(PositionwiseFeedForwar...
Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层
# 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention """ # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * ML * HS，最后两维之外的维度不重要） # 从输入计算 QKV 的过程可...
Bert PyTorch 源码分析：一、嵌入层
# 标记嵌入就是最普通的嵌入层 # 接受单词ID输出单词向量 # 直接转发给了`nn.Embedding` class TokenEmbedding(nn.Embedding): def __init__(self, vocab_size, embed_size=512): super().__init__(vocab_size, embed_size, padding_...
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