TransformerEncoder 層

[原始碼]

TransformerEncoder 類別

keras_hub.layers.TransformerEncoder(
    intermediate_dim,
    num_heads,
    dropout=0,
    activation="relu",
    layer_norm_epsilon=1e-05,
    kernel_initializer="glorot_uniform",
    bias_initializer="zeros",
    normalize_first=False,
    **kwargs
)

Transformer 編碼器。

此類別遵循論文 Attention is All You Need 中 Transformer 編碼器層的架構。使用者可以實例化此類別的多個實例來堆疊編碼器。

此層會從隱式的 Keras 填充遮罩中正確計算注意力遮罩（例如，將 mask_zero=True 傳遞給 keras.layers.Embedding 層）。請參閱 Masking and Padding 指南 以瞭解更多詳細資訊。

參數

• intermediate_dim: int，前饋網路的隱藏大小。
• num_heads: int，keras.layers.MultiHeadAttention 層中的頭數。
• dropout: float，dropout 值，由 keras.layers.MultiHeadAttention 和前饋網路共享。預設值為 0.。
• activation: string 或 keras.activations，前饋網路的啟動函數。預設值為 "relu"。
• layer_norm_epsilon: float。層正規化元件中的 epsilon 值。預設值為 1e-5。
• kernel_initializer: string 或 keras.initializers 初始化器。用於密集層和多頭注意力層的核心初始化器。預設值為 "glorot_uniform"。
• bias_initializer: string 或 keras.initializers 初始化器。用於密集層和多頭注意力層的偏差初始化器。預設值為 "zeros"。
• normalize_first: bool。如果為 True，則注意力層和中間密集層的輸入會被正規化（類似於 GPT-2）。如果設定為 False，則注意力層和中間密集層的輸出會被正規化（類似於 BERT）。預設值為 False。
• **kwargs: 傳遞給 keras.layers.Layer 的其他關鍵字參數，包括 name、trainable、dtype 等。

範例

# Create a single transformer encoder layer.
encoder = keras_hub.layers.TransformerEncoder(
    intermediate_dim=64, num_heads=8)

# Create a simple model containing the encoder.
input = keras.Input(shape=(10, 64))
output = encoder(input)
model = keras.Model(inputs=input, outputs=output)

# Call encoder on the inputs.
input_data = np.random.uniform(size=(2, 10, 64))
output = model(input_data)

參考文獻

• Vaswani et al., 2017

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call 方法

TransformerEncoder.call(
    inputs,
    padding_mask=None,
    attention_mask=None,
    training=None,
    return_attention_scores=False,
)

TransformerEncoder 的前向傳遞。

參數

• inputs：一個張量。TransformerEncoder 的輸入資料，形狀應為 [batch_size, sequence_length, hidden_dim]。
• padding_mask：一個布林張量。它指示是否應遮罩 token，因為該 token 是由於填充而引入的。padding_mask 的形狀應為 [batch_size, sequence_length]。
• attention_mask：一個布林張量。用於遮罩特定 token 的自訂遮罩。attention_mask 的形狀應為 [batch_size, sequence_length, sequence_length]。
• training：一個布林值，指示該層應以訓練模式還是推論模式運行。
• return_attention_scores：一個布林值，指示如果為 True，則輸出應為 (attention_output, attention_scores)，如果為 False，則輸出應為 attention_output。預設值為 False。

回傳值

與 inputs 形狀相同的張量。