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news 2026/4/6 18:53:52

广东贸易网站建设,免费的模板网站,买完域名网站怎么设计,中国教学网站Transformer输出张量的值全部相同？！现象原因解决现象输入经过TransformerEncoderLayer之后，基本所有输出都相同了。核心代码如下， from torch.nn import TransformerEncoderLayer self.trans TransformerEncoderLayer(d_mode…

Transformer输出张量的值全部相同？！

现象
原因
解决

现象

输入经过TransformerEncoderLayer之后，基本所有输出都相同了。
核心代码如下，

from torch.nn import TransformerEncoderLayer
self.trans = TransformerEncoderLayer(d_model=2,nhead=2,batch_first=True,norm_first=True)
...
x = torch.randn(2, 8, 2)
print("x before transformer", x, x.shape)
x = self.trans(x)		# Transformer Encoder Layers
print("x after transformer", x, x.shape)

输出：

x before transformer tensor([[[ 0.2244, -1.9497],[ 0.4710, -0.7532],[-1.4016,  0.5266],[-1.1386, -2.5170],[-0.0733,  0.0240],[-0.9647, -0.9760],[ 2.4195, -0.0135],[-0.3929,  1.2231]],[[ 0.1451, -1.2050],[-1.1139, -1.7213],[ 0.5105,  0.4111],[ 2.1308,  2.5476],[ 1.2611, -0.7307],[-2.0910,  0.1941],[-0.3903,  1.3022],[-0.2442,  0.5787]]]) torch.Size([2, 8, 2])
x after transformer tensor([[[ 1.0000, -1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[-1.0000,  1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[-1.0000,  1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[-1.0000,  1.0000]],[[ 1.0000, -1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[-1.0000,  1.0000],[ 1.0000, -1.0000],[-1.0000,  1.0000],[-1.0000,  1.0000],[-1.0000,  1.0000]]], grad_fn=<NativeLayerNormBackward0>) torch.Size([2, 8, 2])

原因

在询问过全知全能的New Bing之后，找到一篇文章。

简化Transformer模型训练技术简介

Understand the difficulty of training transformer
时间：2020
引用：124
期刊会议：EMNLP 2020
代码：https://github.com/LiyuanLucasLiu/Transformer-Clinic

在这里插入图片描述

Transformer的Layer Norm的位置很关键。

如果我们使用Post-LN，模型可能对参数不稳定，导致训练的失败。 而Pre-LN却不会。

原始Transformer论文中为Post-LN。一般来说，Post-LN会比Pre-LN的效果好。

针对这点，Understand the difficulty of training transformer文中提出使用Admin初始化。在训练稳定的前提下，拥有Post-LN的性能。

在这里插入图片描述

解决

这里我们使用Pre-LN。

torch.nn.TransformerEncodelayer就提供了norm_frist的选项。

self.trans = TransformerEncoderLayer(d_model=2,nhead=2,batch_first=True,norm_first=True)

修改后，输出：

x before transformer tensor([[[ 0.5373,  0.9244],[ 0.6239, -1.0643],[-0.5129, -1.1713],[ 0.5635, -0.7778],[ 0.4507, -0.0937],[ 0.2720,  0.7870],[-0.5518,  0.8583],[ 1.5244,  0.5447]],[[ 0.3450, -1.9995],[ 0.0530, -0.9778],[ 0.8687, -0.6834],[-1.6290,  1.6586],[ 1.2630,  0.4155],[-2.0108,  0.9131],[-0.0511, -0.8622],[ 1.5726, -0.7042]]]) torch.Size([2, 8, 2])
x after transformer tensor([[[ 0.5587,  0.9392],[ 0.5943, -1.0631],[-0.5196, -1.1681],[ 0.5635, -0.7765],[ 0.4341, -0.0819],[ 0.2943,  0.7998],[-0.5329,  0.8661],[ 1.5166,  0.5528]],[[ 0.3450, -1.9860],[ 0.0273, -0.9603],[ 0.8415, -0.6682],[-1.6297,  1.6686],[ 1.2261,  0.4175],[-2.0205,  0.9314],[-0.0595, -0.8421],[ 1.5567, -0.6847]]], grad_fn=<AddBackward0>) torch.Size([2, 8, 2])