transformer.ipynb

Kernel: Python 3

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理解语言的 Transformer 模型

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本教程训练了一个 Transformer 模型 用于将葡萄牙语翻译成英语。这是一个高级示例，假定您具备文本生成（text generation）和 注意力机制（attention） 的知识。

Transformer 模型的核心思想是自注意力机制（self-attention）——能注意输入序列的不同位置以计算该序列的表示的能力。Transformer 创建了多层自注意力层（self-attetion layers）组成的堆栈，下文的*按比缩放的点积注意力（Scaled dot product attention）和多头注意力（Multi-head attention）*部分对此进行了说明。

一个 transformer 模型用自注意力层而非 RNNs 或 CNNs 来处理变长的输入。这种通用架构有一系列的优势：

• 它不对数据间的时间/空间关系做任何假设。这是处理一组对象（objects）的理想选择（例如，星际争霸单位（StarCraft units））。

• 层输出可以并行计算，而非像 RNN 这样的序列计算。

• 远距离项可以影响彼此的输出，而无需经过许多 RNN 步骤或卷积层（例如，参见场景记忆 Transformer（Scene Memory Transformer））

• 它能学习长距离的依赖。在许多序列任务中，这是一项挑战。

该架构的缺点是：

• 对于时间序列，一个单位时间的输出是从整个历史记录计算的，而非仅从输入和当前的隐含状态计算得到。这可能效率较低。

• 如果输入确实有时间/空间的关系，像文本，则必须加入一些位置编码，否则模型将有效地看到一堆单词。

在此 notebook 中训练完模型后，您将能输入葡萄牙语句子，得到其英文翻译。

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

设置输入流水线（input pipeline）

使用 TFDS 来导入 葡萄牙语-英语翻译数据集，该数据集来自于 TED 演讲开放翻译项目.

该数据集包含来约 50000 条训练样本，1100 条验证样本，以及 2000 条测试样本。

examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translate/pt_to_en', with_info=True,
                               as_supervised=True)
train_examples, val_examples = examples['train'], examples['validation']

从训练数据集创建自定义子词分词器（subwords tokenizer）。

tokenizer_en = tfds.features.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus(
    (en.numpy() for pt, en in train_examples), target_vocab_size=2**13)

tokenizer_pt = tfds.features.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus(
    (pt.numpy() for pt, en in train_examples), target_vocab_size=2**13)

sample_string = 'Transformer is awesome.'

tokenized_string = tokenizer_en.encode(sample_string)
print ('Tokenized string is {}'.format(tokenized_string))

original_string = tokenizer_en.decode(tokenized_string)
print ('The original string: {}'.format(original_string))

assert original_string == sample_string

如果单词不在词典中，则分词器（tokenizer）通过将单词分解为子词来对字符串进行编码。

for ts in tokenized_string:
  print ('{} ----> {}'.format(ts, tokenizer_en.decode([ts])))

BUFFER_SIZE = 20000
BATCH_SIZE = 64

将开始和结束标记（token）添加到输入和目标。

def encode(lang1, lang2):
  lang1 = [tokenizer_pt.vocab_size] + tokenizer_pt.encode(
      lang1.numpy()) + [tokenizer_pt.vocab_size+1]

  lang2 = [tokenizer_en.vocab_size] + tokenizer_en.encode(
      lang2.numpy()) + [tokenizer_en.vocab_size+1]
  
  return lang1, lang2

Note：为了使本示例较小且相对较快，删除长度大于40个标记的样本。

MAX_LENGTH = 40

def filter_max_length(x, y, max_length=MAX_LENGTH):
  return tf.logical_and(tf.size(x) <= max_length,
                        tf.size(y) <= max_length)

.map() 内部的操作以图模式（graph mode）运行，.map() 接收一个不具有 numpy 属性的图张量（graph tensor）。该分词器（tokenizer）需要将一个字符串或 Unicode 符号，编码成整数。因此，您需要在 tf.py_function 内部运行编码过程，tf.py_function 接收一个 eager 张量，该 eager 张量有一个包含字符串值的 numpy 属性。

def tf_encode(pt, en):
  result_pt, result_en = tf.py_function(encode, [pt, en], [tf.int64, tf.int64])
  result_pt.set_shape([None])
  result_en.set_shape([None])

  return result_pt, result_en

train_dataset = train_examples.map(tf_encode)
train_dataset = train_dataset.filter(filter_max_length)
# 将数据集缓存到内存中以加快读取速度。
train_dataset = train_dataset.cache()
train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).padded_batch(BATCH_SIZE)
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)


val_dataset = val_examples.map(tf_encode)
val_dataset = val_dataset.filter(filter_max_length).padded_batch(BATCH_SIZE)

pt_batch, en_batch = next(iter(val_dataset))
pt_batch, en_batch

位置编码（Positional encoding）

因为该模型并不包括任何的循环（recurrence）或卷积，所以模型添加了位置编码，为模型提供一些关于单词在句子中相对位置的信息。

位置编码向量被加到嵌入（embedding）向量中。嵌入表示一个 d 维空间的标记，在 d 维空间中有着相似含义的标记会离彼此更近。但是，嵌入并没有对在一句话中的词的相对位置进行编码。因此，当加上位置编码后，词将基于它们含义的相似度以及它们在句子中的位置，在 d 维空间中离彼此更近。

参看 位置编码 的 notebook 了解更多信息。计算位置编码的公式如下：

$$\Large{PE_{(pos, 2i)} = sin(pos / 10000^{2i / d_{model}})}$$$$\Large{PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i / d_{model}})}$$

def get_angles(pos, i, d_model):
  angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i//2)) / np.float32(d_model))
  return pos * angle_rates

def positional_encoding(position, d_model):
  angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis],
                          np.arange(d_model)[np.newaxis, :],
                          d_model)
  
  # 将 sin 应用于数组中的偶数索引（indices）；2i
  angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])
  
  # 将 cos 应用于数组中的奇数索引；2i+1
  angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])
    
  pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]
    
  return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)

pos_encoding = positional_encoding(50, 512)
print (pos_encoding.shape)

plt.pcolormesh(pos_encoding[0], cmap='RdBu')
plt.xlabel('Depth')
plt.xlim((0, 512))
plt.ylabel('Position')
plt.colorbar()
plt.show()

遮挡（Masking）

遮挡一批序列中所有的填充标记（pad tokens）。这确保了模型不会将填充作为输入。该 mask 表明填充值 0 出现的位置：在这些位置 mask 输出 1，否则输出 0。

def create_padding_mask(seq):
  seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
  
  # 添加额外的维度来将填充加到
  # 注意力对数（logits）。
  return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # (batch_size, 1, 1, seq_len)

x = tf.constant([[7, 6, 0, 0, 1], [1, 2, 3, 0, 0], [0, 0, 0, 4, 5]])
create_padding_mask(x)

前瞻遮挡（look-ahead mask）用于遮挡一个序列中的后续标记（future tokens）。换句话说，该 mask 表明了不应该使用的条目。

这意味着要预测第三个词，将仅使用第一个和第二个词。与此类似，预测第四个词，仅使用第一个，第二个和第三个词，依此类推。

def create_look_ahead_mask(size):
  mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
  return mask  # (seq_len, seq_len)

x = tf.random.uniform((1, 3))
temp = create_look_ahead_mask(x.shape[1])
temp

按比缩放的点积注意力（Scaled dot product attention）

Transformer 使用的注意力函数有三个输入：Q（请求（query））、K（主键（key））、V（数值（value））。用于计算注意力权重的等式为：

$$\Large{Attention(Q, K, V) = softmax_k(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}) V}$$

点积注意力被缩小了深度的平方根倍。这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动 softmax 函数往仅有很小的梯度的方向靠拢，导致了一种很硬的（hard）softmax。

例如，假设 Q 和 K 的均值为0，方差为1。它们的矩阵乘积将有均值为0，方差为 dk。因此，dk 的平方根被用于缩放（而非其他数值），因为，Q 和 K 的矩阵乘积的均值本应该为 0，方差本应该为1，这样会获得一个更平缓的 softmax。

遮挡（mask）与 -1e9（接近于负无穷）相乘。这样做是因为遮挡与缩放的 Q 和 K 的矩阵乘积相加，并在 softmax 之前立即应用。目标是将这些单元归零，因为 softmax 的较大负数输入在输出中接近于零。

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
  """计算注意力权重。
  q, k, v 必须具有匹配的前置维度。
  k, v 必须有匹配的倒数第二个维度，例如：seq_len_k = seq_len_v。
  虽然 mask 根据其类型（填充或前瞻）有不同的形状，
  但是 mask 必须能进行广播转换以便求和。
  
  参数:
    q: 请求的形状 == (..., seq_len_q, depth)
    k: 主键的形状 == (..., seq_len_k, depth)
    v: 数值的形状 == (..., seq_len_v, depth_v)
    mask: Float 张量，其形状能转换成
          (..., seq_len_q, seq_len_k)。默认为None。
    
  返回值:
    输出，注意力权重
  """

  matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  # (..., seq_len_q, seq_len_k)
  
  # 缩放 matmul_qk
  dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
  scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)

  # 将 mask 加入到缩放的张量上。
  if mask is not None:
    scaled_attention_logits += (mask * -1e9)  

  # softmax 在最后一个轴（seq_len_k）上归一化，因此分数
  # 相加等于1。
  attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)  # (..., seq_len_q, seq_len_k)

  output = tf.matmul(attention_weights, v)  # (..., seq_len_q, depth_v)

  return output, attention_weights

当 softmax 在 K 上进行归一化后，它的值决定了分配到 Q 的重要程度。

输出表示注意力权重和 V（数值）向量的乘积。这确保了要关注的词保持原样，而无关的词将被清除掉。

def print_out(q, k, v):
  temp_out, temp_attn = scaled_dot_product_attention(
      q, k, v, None)
  print ('Attention weights are:')
  print (temp_attn)
  print ('Output is:')
  print (temp_out)

np.set_printoptions(suppress=True)

temp_k = tf.constant([[10,0,0],
                      [0,10,0],
                      [0,0,10],
                      [0,0,10]], dtype=tf.float32)  # (4, 3)

temp_v = tf.constant([[   1,0],
                      [  10,0],
                      [ 100,5],
                      [1000,6]], dtype=tf.float32)  # (4, 2)

# 这条 `请求（query）符合第二个`主键（key）`，
# 因此返回了第二个`数值（value）`。
temp_q = tf.constant([[0, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)

# 这条请求符合重复出现的主键（第三第四个），
# 因此，对所有的相关数值取了平均。
temp_q = tf.constant([[0, 0, 10]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)

# 这条请求符合第一和第二条主键，
# 因此，对它们的数值去了平均。
temp_q = tf.constant([[10, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)

将所有请求一起传递。

temp_q = tf.constant([[0, 0, 10], [0, 10, 0], [10, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (3, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)

多头注意力（Multi-head attention）

多头注意力由四部分组成：

• 线性层并分拆成多头。

• 按比缩放的点积注意力。

• 多头及联。

• 最后一层线性层。

每个多头注意力块有三个输入：Q（请求）、K（主键）、V（数值）。这些输入经过线性（Dense）层，并分拆成多头。

将上面定义的 scaled_dot_product_attention 函数应用于每个头（进行了广播（broadcasted）以提高效率）。注意力这步必须使用一个恰当的 mask。然后将每个头的注意力输出连接起来（用tf.transpose 和 tf.reshape），并放入最后的 Dense 层。

Q、K、和 V 被拆分到了多个头，而非单个的注意力头，因为多头允许模型共同注意来自不同表示空间的不同位置的信息。在分拆后，每个头部的维度减少，因此总的计算成本与有着全部维度的单个注意力头相同。

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads):
    super(MultiHeadAttention, self).__init__()
    self.num_heads = num_heads
    self.d_model = d_model
    
    assert d_model % self.num_heads == 0
    
    self.depth = d_model // self.num_heads
    
    self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        
  def split_heads(self, x, batch_size):
    """分拆最后一个维度到 (num_heads, depth).
    转置结果使得形状为 (batch_size, num_heads, seq_len, depth)
    """
    x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
    return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
  def call(self, v, k, q, mask):
    batch_size = tf.shape(q)[0]
    
    q = self.wq(q)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    k = self.wk(k)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    v = self.wv(v)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    
    q = self.split_heads(q, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    k = self.split_heads(k, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_k, depth)
    v = self.split_heads(v, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_v, depth)
    
    # scaled_attention.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    # attention_weights.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, seq_len_k)
    scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(
        q, k, v, mask)
    
    scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])  # (batch_size, seq_len_q, num_heads, depth)

    concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, 
                                  (batch_size, -1, self.d_model))  # (batch_size, seq_len_q, d_model)

    output = self.dense(concat_attention)  # (batch_size, seq_len_q, d_model)
        
    return output, attention_weights

创建一个 MultiHeadAttention 层进行尝试。在序列中的每个位置 y，MultiHeadAttention 在序列中的所有其他位置运行所有8个注意力头，在每个位置y，返回一个新的同样长度的向量。

temp_mha = MultiHeadAttention(d_model=512, num_heads=8)
y = tf.random.uniform((1, 60, 512))  # (batch_size, encoder_sequence, d_model)
out, attn = temp_mha(y, k=y, q=y, mask=None)
out.shape, attn.shape

点式前馈网络（Point wise feed forward network）

点式前馈网络由两层全联接层组成，两层之间有一个 ReLU 激活函数。

def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
  return tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),  # (batch_size, seq_len, dff)
      tf.keras.layers.Dense(d_model)  # (batch_size, seq_len, d_model)
  ])

sample_ffn = point_wise_feed_forward_network(512, 2048)
sample_ffn(tf.random.uniform((64, 50, 512))).shape

编码与解码（Encoder and decoder）

Transformer 模型与标准的具有注意力机制的序列到序列模型（sequence to sequence with attention model），遵循相同的一般模式。

• 输入语句经过 N 个编码器层，为序列中的每个词/标记生成一个输出。

• 解码器关注编码器的输出以及它自身的输入（自注意力）来预测下一个词。

编码器层（Encoder layer）

每个编码器层包括以下子层：

1. 多头注意力（有填充遮挡）

2. 点式前馈网络（Point wise feed forward networks）。

每个子层在其周围有一个残差连接，然后进行层归一化。残差连接有助于避免深度网络中的梯度消失问题。

每个子层的输出是 LayerNorm(x + Sublayer(x))。归一化是在 d_model（最后一个）维度完成的。Transformer 中有 N 个编码器层。

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(EncoderLayer, self).__init__()

    self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)

    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    
    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
  def call(self, x, training, mask):

    attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
    out1 = self.layernorm1(x + attn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    
    ffn_output = self.ffn(out1)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
    out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    
    return out2

sample_encoder_layer = EncoderLayer(512, 8, 2048)

sample_encoder_layer_output = sample_encoder_layer(
    tf.random.uniform((64, 43, 512)), False, None)

sample_encoder_layer_output.shape  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

解码器层（Decoder layer）

每个解码器层包括以下子层：

1. 遮挡的多头注意力（前瞻遮挡和填充遮挡）

2. 多头注意力（用填充遮挡）。V（数值）和 K（主键）接收编码器输出作为输入。Q（请求）接收遮挡的多头注意力子层的输出。

3. 点式前馈网络

每个子层在其周围有一个残差连接，然后进行层归一化。每个子层的输出是 LayerNorm(x + Sublayer(x))。归一化是在 d_model（最后一个）维度完成的。

Transformer 中共有 N 个解码器层。

当 Q 接收到解码器的第一个注意力块的输出，并且 K 接收到编码器的输出时，注意力权重表示根据编码器的输出赋予解码器输入的重要性。换一种说法，解码器通过查看编码器输出和对其自身输出的自注意力，预测下一个词。参看按比缩放的点积注意力部分的演示。

class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(DecoderLayer, self).__init__()

    self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)

    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)
 
    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    
    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
    
  def call(self, x, enc_output, training, 
           look_ahead_mask, padding_mask):
    # enc_output.shape == (batch_size, input_seq_len, d_model)

    attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
    out1 = self.layernorm1(attn1 + x)
    
    attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
        enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
    out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    
    ffn_output = self.ffn(out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
    out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    
    return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2

sample_decoder_layer = DecoderLayer(512, 8, 2048)

sample_decoder_layer_output, _, _ = sample_decoder_layer(
    tf.random.uniform((64, 50, 512)), sample_encoder_layer_output, 
    False, None, None)

sample_decoder_layer_output.shape  # (batch_size, target_seq_len, d_model)

编码器（Encoder）

编码器 包括：

1. 输入嵌入（Input Embedding）

2. 位置编码（Positional Encoding）

3. N 个编码器层（encoder layers）

输入经过嵌入（embedding）后，该嵌入与位置编码相加。该加法结果的输出是编码器层的输入。编码器的输出是解码器的输入。

class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Encoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model
    self.num_layers = num_layers
    
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, 
                                            self.d_model)
    
    
    self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) 
                       for _ in range(num_layers)]
  
    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
        
  def call(self, x, training, mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1]
    
    # 将嵌入和位置编码相加。
    x = self.embedding(x)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]

    x = self.dropout(x, training=training)
    
    for i in range(self.num_layers):
      x = self.enc_layers[i](x, training, mask)
    
    return x  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

sample_encoder = Encoder(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, 
                         dff=2048, input_vocab_size=8500,
                         maximum_position_encoding=10000)

sample_encoder_output = sample_encoder(tf.random.uniform((64, 62)), 
                                       training=False, mask=None)

print (sample_encoder_output.shape)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

解码器（Decoder）

解码器包括：

1. 输出嵌入（Output Embedding）

2. 位置编码（Positional Encoding）

3. N 个解码器层（decoder layers）

目标（target）经过一个嵌入后，该嵌入和位置编码相加。该加法结果是解码器层的输入。解码器的输出是最后的线性层的输入。

class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Decoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model
    self.num_layers = num_layers
    
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, d_model)
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model)
    
    self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate) 
                       for _ in range(num_layers)]
    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    
  def call(self, x, enc_output, training, 
           look_ahead_mask, padding_mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1]
    attention_weights = {}
    
    x = self.embedding(x)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]
    
    x = self.dropout(x, training=training)

    for i in range(self.num_layers):
      x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
                                             look_ahead_mask, padding_mask)
      
      attention_weights['decoder_layer{}_block1'.format(i+1)] = block1
      attention_weights['decoder_layer{}_block2'.format(i+1)] = block2
    
    # x.shape == (batch_size, target_seq_len, d_model)
    return x, attention_weights

sample_decoder = Decoder(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, 
                         dff=2048, target_vocab_size=8000,
                         maximum_position_encoding=5000)

output, attn = sample_decoder(tf.random.uniform((64, 26)), 
                              enc_output=sample_encoder_output, 
                              training=False, look_ahead_mask=None, 
                              padding_mask=None)

output.shape, attn['decoder_layer2_block2'].shape

创建 Transformer

Transformer 包括编码器，解码器和最后的线性层。解码器的输出是线性层的输入，返回线性层的输出。

class Transformer(tf.keras.Model):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size, 
               target_vocab_size, pe_input, pe_target, rate=0.1):
    super(Transformer, self).__init__()

    self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, 
                           input_vocab_size, pe_input, rate)

    self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, 
                           target_vocab_size, pe_target, rate)

    self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)
    
  def call(self, inp, tar, training, enc_padding_mask, 
           look_ahead_mask, dec_padding_mask):

    enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)  # (batch_size, inp_seq_len, d_model)
    
    # dec_output.shape == (batch_size, tar_seq_len, d_model)
    dec_output, attention_weights = self.decoder(
        tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)
    
    final_output = self.final_layer(dec_output)  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)
    
    return final_output, attention_weights

sample_transformer = Transformer(
    num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, dff=2048, 
    input_vocab_size=8500, target_vocab_size=8000, 
    pe_input=10000, pe_target=6000)

temp_input = tf.random.uniform((64, 62))
temp_target = tf.random.uniform((64, 26))

fn_out, _ = sample_transformer(temp_input, temp_target, training=False, 
                               enc_padding_mask=None, 
                               look_ahead_mask=None,
                               dec_padding_mask=None)

fn_out.shape  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)

配置超参数（hyperparameters）

为了让本示例小且相对较快，已经减小了num_layers、 d_model 和 dff 的值。

Transformer 的基础模型使用的数值为：num_layers=6，d_model = 512，dff = 2048。关于所有其他版本的 Transformer，请查阅论文。

Note：通过改变以下数值，您可以获得在许多任务上达到最先进水平的模型。

num_layers = 4
d_model = 128
dff = 512
num_heads = 8

input_vocab_size = tokenizer_pt.vocab_size + 2
target_vocab_size = tokenizer_en.vocab_size + 2
dropout_rate = 0.1

优化器（Optimizer）

根据论文中的公式，将 Adam 优化器与自定义的学习速率调度程序（scheduler）配合使用。

$$\Large{lrate = d_{model}^{-0.5} * min(step{\_}num^{-0.5}, step{\_}num * warmup{\_}steps^{-1.5})}$$

class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
  def __init__(self, d_model, warmup_steps=4000):
    super(CustomSchedule, self).__init__()
    
    self.d_model = d_model
    self.d_model = tf.cast(self.d_model, tf.float32)

    self.warmup_steps = warmup_steps
    
  def __call__(self, step):
    arg1 = tf.math.rsqrt(step)
    arg2 = step * (self.warmup_steps ** -1.5)
    
    return tf.math.rsqrt(self.d_model) * tf.math.minimum(arg1, arg2)

learning_rate = CustomSchedule(d_model)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate, beta_1=0.9, beta_2=0.98, 
                                     epsilon=1e-9)

temp_learning_rate_schedule = CustomSchedule(d_model)

plt.plot(temp_learning_rate_schedule(tf.range(40000, dtype=tf.float32)))
plt.ylabel("Learning Rate")
plt.xlabel("Train Step")

损失函数与指标（Loss and metrics）

由于目标序列是填充（padded）过的，因此在计算损失函数时，应用填充遮挡非常重要。

loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
    from_logits=True, reduction='none')

def loss_function(real, pred):
  mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
  loss_ = loss_object(real, pred)

  mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
  loss_ *= mask
  
  return tf.reduce_mean(loss_)

train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(
    name='train_accuracy')

训练与检查点（Training and checkpointing）

transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                          input_vocab_size, target_vocab_size, 
                          pe_input=input_vocab_size, 
                          pe_target=target_vocab_size,
                          rate=dropout_rate)

def create_masks(inp, tar):
  # 编码器填充遮挡
  enc_padding_mask = create_padding_mask(inp)
  
  # 在解码器的第二个注意力模块使用。
  # 该填充遮挡用于遮挡编码器的输出。
  dec_padding_mask = create_padding_mask(inp)
  
  # 在解码器的第一个注意力模块使用。
  # 用于填充（pad）和遮挡（mask）解码器获取到的输入的后续标记（future tokens）。
  look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(tar)[1])
  dec_target_padding_mask = create_padding_mask(tar)
  combined_mask = tf.maximum(dec_target_padding_mask, look_ahead_mask)
  
  return enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask

创建检查点的路径和检查点管理器（manager）。这将用于在每 n 个周期（epochs）保存检查点。

checkpoint_path = "./checkpoints/train"

ckpt = tf.train.Checkpoint(transformer=transformer,
                           optimizer=optimizer)

ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5)

# 如果检查点存在，则恢复最新的检查点。
if ckpt_manager.latest_checkpoint:
  ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)
  print ('Latest checkpoint restored!!')

目标（target）被分成了 tar_inp 和 tar_real。tar_inp 作为输入传递到解码器。tar_real 是位移了 1 的同一个输入：在 tar_inp 中的每个位置，tar_real 包含了应该被预测到的下一个标记（token）。

例如，sentence = "SOS A lion in the jungle is sleeping EOS"

tar_inp = "SOS A lion in the jungle is sleeping"

tar_real = "A lion in the jungle is sleeping EOS"

Transformer 是一个自回归（auto-regressive）模型：它一次作一个部分的预测，然后使用到目前为止的自身的输出来决定下一步要做什么。

在训练过程中，本示例使用了 teacher-forcing 的方法（就像文本生成教程中一样）。无论模型在当前时间步骤下预测出什么，teacher-forcing 方法都会将真实的输出传递到下一个时间步骤上。

当 transformer 预测每个词时，*自注意力（self-attention）*功能使它能够查看输入序列中前面的单词，从而更好地预测下一个单词。

为了防止模型在期望的输出上达到峰值，模型使用了前瞻遮挡（look-ahead mask）。

EPOCHS = 20

# 该 @tf.function 将追踪-编译 train_step 到 TF 图中，以便更快地
# 执行。该函数专用于参数张量的精确形状。为了避免由于可变序列长度或可变
# 批次大小（最后一批次较小）导致的再追踪，使用 input_signature 指定
# 更多的通用形状。

train_step_signature = [
    tf.TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64),
    tf.TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64),
]

@tf.function(input_signature=train_step_signature)
def train_step(inp, tar):
  tar_inp = tar[:, :-1]
  tar_real = tar[:, 1:]
  
  enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask = create_masks(inp, tar_inp)
  
  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions, _ = transformer(inp, tar_inp, 
                                 True, 
                                 enc_padding_mask, 
                                 combined_mask, 
                                 dec_padding_mask)
    loss = loss_function(tar_real, predictions)

  gradients = tape.gradient(loss, transformer.trainable_variables)    
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, transformer.trainable_variables))
  
  train_loss(loss)
  train_accuracy(tar_real, predictions)

葡萄牙语作为输入语言，英语为目标语言。

for epoch in range(EPOCHS):
  start = time.time()
  
  train_loss.reset_states()
  train_accuracy.reset_states()
  
  # inp -> portuguese, tar -> english
  for (batch, (inp, tar)) in enumerate(train_dataset):
    train_step(inp, tar)
    
    if batch % 50 == 0:
      print ('Epoch {} Batch {} Loss {:.4f} Accuracy {:.4f}'.format(
          epoch + 1, batch, train_loss.result(), train_accuracy.result()))
      
  if (epoch + 1) % 5 == 0:
    ckpt_save_path = ckpt_manager.save()
    print ('Saving checkpoint for epoch {} at {}'.format(epoch+1,
                                                         ckpt_save_path))
    
  print ('Epoch {} Loss {:.4f} Accuracy {:.4f}'.format(epoch + 1, 
                                                train_loss.result(), 
                                                train_accuracy.result()))

  print ('Time taken for 1 epoch: {} secs\n'.format(time.time() - start))

评估（Evaluate）

以下步骤用于评估：

• 用葡萄牙语分词器（tokenizer_pt）编码输入语句。此外，添加开始和结束标记，这样输入就与模型训练的内容相同。这是编码器输入。

• 解码器输入为 start token == tokenizer_en.vocab_size。

• 计算填充遮挡和前瞻遮挡。

• 解码器通过查看编码器输出和它自身的输出（自注意力）给出预测。

• 选择最后一个词并计算它的 argmax。

• 将预测的词连接到解码器输入，然后传递给解码器。

• 在这种方法中，解码器根据它预测的之前的词预测下一个。

Note：这里使用的模型具有较小的能力以保持相对较快，因此预测可能不太正确。要复现论文中的结果，请使用全部数据集，并通过修改上述超参数来使用基础 transformer 模型或者 transformer XL。

def evaluate(inp_sentence):
  start_token = [tokenizer_pt.vocab_size]
  end_token = [tokenizer_pt.vocab_size + 1]
  
  # 输入语句是葡萄牙语，增加开始和结束标记
  inp_sentence = start_token + tokenizer_pt.encode(inp_sentence) + end_token
  encoder_input = tf.expand_dims(inp_sentence, 0)
  
  # 因为目标是英语，输入 transformer 的第一个词应该是
  # 英语的开始标记。
  decoder_input = [tokenizer_en.vocab_size]
  output = tf.expand_dims(decoder_input, 0)
    
  for i in range(MAX_LENGTH):
    enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask = create_masks(
        encoder_input, output)
  
    # predictions.shape == (batch_size, seq_len, vocab_size)
    predictions, attention_weights = transformer(encoder_input, 
                                                 output,
                                                 False,
                                                 enc_padding_mask,
                                                 combined_mask,
                                                 dec_padding_mask)
    
    # 从 seq_len 维度选择最后一个词
    predictions = predictions[: ,-1:, :]  # (batch_size, 1, vocab_size)

    predicted_id = tf.cast(tf.argmax(predictions, axis=-1), tf.int32)
    
    # 如果 predicted_id 等于结束标记，就返回结果
    if predicted_id == tokenizer_en.vocab_size+1:
      return tf.squeeze(output, axis=0), attention_weights
    
    # 连接 predicted_id 与输出，作为解码器的输入传递到解码器。
    output = tf.concat([output, predicted_id], axis=-1)

  return tf.squeeze(output, axis=0), attention_weights

def plot_attention_weights(attention, sentence, result, layer):
  fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
  
  sentence = tokenizer_pt.encode(sentence)
  
  attention = tf.squeeze(attention[layer], axis=0)
  
  for head in range(attention.shape[0]):
    ax = fig.add_subplot(2, 4, head+1)
    
    # 画出注意力权重
    ax.matshow(attention[head][:-1, :], cmap='viridis')

    fontdict = {'fontsize': 10}
    
    ax.set_xticks(range(len(sentence)+2))
    ax.set_yticks(range(len(result)))
    
    ax.set_ylim(len(result)-1.5, -0.5)
        
    ax.set_xticklabels(
        ['<start>']+[tokenizer_pt.decode([i]) for i in sentence]+['<end>'], 
        fontdict=fontdict, rotation=90)
    
    ax.set_yticklabels([tokenizer_en.decode([i]) for i in result 
                        if i < tokenizer_en.vocab_size], 
                       fontdict=fontdict)
    
    ax.set_xlabel('Head {}'.format(head+1))
  
  plt.tight_layout()
  plt.show()

def translate(sentence, plot=''):
  result, attention_weights = evaluate(sentence)
  
  predicted_sentence = tokenizer_en.decode([i for i in result 
                                            if i < tokenizer_en.vocab_size])  

  print('Input: {}'.format(sentence))
  print('Predicted translation: {}'.format(predicted_sentence))
  
  if plot:
    plot_attention_weights(attention_weights, sentence, result, plot)

translate("este é um problema que temos que resolver.")
print ("Real translation: this is a problem we have to solve .")

translate("os meus vizinhos ouviram sobre esta ideia.")
print ("Real translation: and my neighboring homes heard about this idea .")

translate("vou então muito rapidamente partilhar convosco algumas histórias de algumas coisas mágicas que aconteceram.")
print ("Real translation: so i 'll just share with you some stories very quickly of some magical things that have happened .")

您可以为 plot 参数传递不同的层和解码器的注意力模块。

translate("este é o primeiro livro que eu fiz.", plot='decoder_layer4_block2')
print ("Real translation: this is the first book i've ever done.")

总结

在本教程中，您已经学习了位置编码，多头注意力，遮挡的重要性以及如何创建一个 transformer。

尝试使用一个不同的数据集来训练 transformer。您可也可以通过修改上述的超参数来创建基础 transformer 或者 transformer XL。您也可以使用这里定义的层来创建 BERT 并训练最先进的模型。此外，您可以实现 beam search 得到更好的预测。