Transformer step by step往期文章：

Transformer step by step--层归一化和批量归一化 

要把Transformer中的Embedding说清楚，那就要说清楚Positional Embedding和Word Embedding。至于为什么有这两个Embedding，我们不妨看一眼Transformer的结构图。

从上图可以看到，我们的输入需要在Input Embedding和Positional Encoding的共同作用下才会分别输入给Encoder和Decoder，所以我们就分别介绍一下怎么样进行Input Embedding和Positional Encoding。

同时为了帮助大家更好地理解这两种Embedding方式，我们这里生成一个自己的迷你数据集。

import tiktoken
import torch
import torch.nn as nn
encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") #导入openai的开源tokenizer库
context_length = 4 #选取4个token
batch = 4 # 批处理大小
example_text1 = "I am now writing an example to show the usage of word embedding."
example_text2 = "I am now writing an sentence to show the usage of another word embedding."
total_text = example_text1 + example_text2 #形成总数据集
tokenize_text = encoding.encode(total_text) #进行tokenize
tokenize_text = torch.tensor(tokenize_text, dtype=torch.long) #这里转换成tentor是因为后续我们要用pytorch的框架
idxs = torch.randint(low = 0,high = len(tokenize_text) - context_length,size = (batch,))#这里我们随机选batch个id
x_batch = torch.stack([tokenize_text[idx:idx + context_length] for idx in idxs]) #根据id和context_length抽取训练数据

一、Word Embedding

这里的Word Embedding就是论文中提到的Input Embedding。我们在之前的文章中已经介绍使用tokenizer将原始的文本信息转换为数字，便于输入进模型。 可是使用tokenizer有一个问题，这个问题就是我们虽然用不同的ID表示了不同的子词，但是这些ID所能蕴含的语义信息非常有限，比如dog和dogs这两个单词语义非常相近，但很有可能它们的ID相隔非常远，所以为了更好地体现不同单词之间的语义关系，我们将每个ID通过Word Embedding的方式变为一个向量。

这里的实现在Pytorch框架之下变得非常简单，只需要一行代码就可以搞定，但是我们这里还是详细对代码的参数进行一些讲解。

max_token_value = tokenize_text.max().item()
d_model = 16
input_embedding_lookup_table = nn.Embedding(max_token_value + 1, d_model)
x_batch_embedding = input_embedding_lookup_table(x_batch)
print(max_token_value)
#
40188

这里的第一、二行我们一起讲：

max_token_value = tokenize_text.max().item()是取出当前token中ID最大的那个数。

input_embedding_lookup_table = nn.Embedding(max_token_value + 1, d_model)是根据最大的ID去构建Embedding层。

首先第一个问题，nn.Embedding的两个参数是什么意思？

首先第一个参数我们这里使用的是 max_token_value + 1，这个是用来表示我们词汇库的最大长度。那这里可能又有一个新的问题，就是我们上面的句子，算上标点符号一共也就十几个词，为什么我们这里要用40188+1作为这个词汇库的最大长度呢？这是因为我们这里用的tokenizer是openai的第三方库，这个库在做tokenize的时候对应着大量的原始文本，而我们example_text中的文本在经过tokenize之后，最大的token ID对应的是这个库中的原始文本的40188。那么这里还有第二个问题，这里返回的是40188，我们为什么要加上1呢？因为tokenize之后的ID是从0开始算的，也就是说40188对应的词汇表的最大长度应该是40189。

第二个参数我们使用的是d_model，这个参数会好理解一些。我们之前说过，一个ID没有什么语义信息，但变成向量之后就可以通过余弦相似度计算两个向量之间的相关性。那么这里的一个问题就在于，我用多少维的向量去表示呢？d_model这个参数就是来解决这个事情，我们想让ID变成多少维的向量，就把d_model设置成多少。

那么第三行，就是我们讲原来形状为4 * 4的x_batch变为了4 * 4 * 16 的x_batch_embedding。后面多出来的16就是我们自己设置的嵌入的维度。

二、Positional Embedding

总体来说，word_embedding还是比较通俗易懂的，接下来我们根据论文当中的公式去写一下Positional Encoding，也就是Positional Embedding（同一个意思）。

这里我们解释一下这两行公式啥意思，Positional Embedding简单来说，就是给每个token分配一个位置信息，因为 𝑠𝑒𝑙𝑓 - 𝑎𝑡𝑡𝑒𝑛𝑡𝑖𝑜𝑛 本身无法判断不同token所在的位置。PE对应Positional Encoding的缩写，括号中的pos对应我们设置的context length的长度，2i对应嵌入维度中的偶数维度，2i+1对应嵌入维度中的奇数维度。

接下来我们就来实现一下相关的代码：

positional_encoding = torch.zeros(context_length, d_model) #首先初始化一个和token形状大小一样的positional encoding
positional = torch.arange(0, context_length).float().unsqueeze(1) #按照我们设置的context length去初始化position
_2i = torch.arange(0, d_model, 2) # 这里用生成d_model/2的步长，因为sin和cos两个加起来就变成了d_model
positional_encoding[:, 0::2] = torch.sin(torch.exp(positional/10000**(_2i/d_model))) #按照公式写一遍
positional_encoding[:, 1::2] = torch.cos(torch.exp(positional/10000**(_2i/d_model)))
positional_encoding = positional_encoding.squeeze(0).expand(batch, -1, -1) #最终根据batch的数量对维度进行扩充
input_x = x_batch_embedding + positional_encoding # 将word embedding和positional embedding相加得到模型的输入
print(positional_encoding.shape)
print(input_x.shape)
##
torch.Size([4, 4, 16]) 
torch.Size([4, 4, 16]) 

到这里，我们也就完成了两个embedding操作。

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