比较与torch.nn.TransformerDecoder的功能差异

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torch.nn.TransformerDecoder

torch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers, norm=None)

更多内容详见torch.nn.TransformerDecoder

mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder

class mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder(num_layers, batch_size, hidden_size, ffn_hidden_size, src_seq_length, tgt_seq_length, num_heads, attention_dropout_rate=0.1, hidden_dropout_rate=0.1, post_layernorm_residual=False, layernorm_compute_type=mstype.float32, softmax_compute_type=mstype.float32, param_init_type=mstype.float32, hidden_act="gelu", lambda_func=None, use_past=False, offset=0, moe_config=default_moe_config, parallel_config=default_transformer_config)(
    hidden_stats, decoder_mask, encoder_output=None,
    memory_mask=None, init_reset=True, batch_valid_length=None
)

更多内容详见mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder

使用方式

mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder在初始化参数和torch.nn.TransformerDecoder并不完全相同,但是基本功能保持一致。torch.nn.TransformerDecoder采用了组合的方式,即将实例化的TransformerDecoderLayer作为torch.nn.TransformerDecoder的入参。而mindspore.nn.parallel.TransformerDecoder通过传入层的相关参数即可,跟TransformerDecoderLayer保持独立。具体的区别如下说明:

mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder

torch.nn.TransformerDecoder

说明

num_layers

num_layers

含义相同。

batch_size

MindSpore需要传入额外的batch size以作校验和增量推理使用。

hidden_size

参数名称不一致,含义相同。

ffn_hidden_size

src_seq_length

encoder输入序列长度。

tgt_seq_length

decoder输入序列长度。

num_heads

attention_dropout_rate

attention_dropout_rate表示在softmax处的dropout。

hidden_dropout_rate

hidden_dropout_rate表示在隐藏层处的dropout。

post_layernorm_residual

MindSpore的该参数表示残差相加时对输入是否应用layernorm。

layernorm_compute_type

控制layernorm的计算类型。

softmax_compute_type

控制attention中softmax的计算类型。

param_init_type

控制参数初始化的类型。

hidden_act

激活层的类型,含义相同。MindSpore仅支持字符串。

lambda_func

控制并行的相关配置,详见API文档。

use_past

是否使用增量推理。

offset

encoder用来计算fusion标记的初始值。

moe_config

MoE并行的配置参数。

parallel_config

并行设置的配置参数。

decoder_layer

decoder的实例化参数

norm

在decoder的输出是否应用传入的norm cell。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder缺少tgt_key_padding_mask和emory_key_padding_mask的输入。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder提供了静态图的增量推理功能。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder默认采用fp16进行矩阵运算。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder的输入中attention_mask是必须输入的。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder会返回以及encoder、decoder中每层attention的key,value的历史值。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder的初始化参数中缺少torch.nn.Transformer中的norm入参。

  • mindspore.nn.transformer.TransformerDecoder提供了并行配置parallel_config入参,可以实现混合并行和流水线并行。

PyTorch:实例化Transformer时需要提供的参数较少。

MindSpore:在类初始化的时候,需要提供batch_size、源序列和目标序列长度等额外信息,并且在计算时需要输入decoder_mask。

代码示例

import numpy as np
from mindspore import dtype as mstype
from mindspore.nn.transformer import TransformerDecoderLayer
from mindspore import Tensor
model = TransformerDecoderLayer(batch_size=32, hidden_size=512, ffn_hidden_size=2048,
                                num_heads=8, src_seq_length=10, tgt_seq_length=20)
encoder_input_value = Tensor(np.ones((32, 10, 512)), mstype.float32)
decoder_input_value = Tensor(np.ones((32, 20, 512)), mstype.float32)
decoder_input_mask = Tensor(np.ones((32, 20, 20)), mstype.float16)
memory_mask = Tensor(np.ones((32, 20, 10)), mstype.float16)
output, past = model(decoder_input_value, decoder_input_mask, encoder_input_value, memory_mask)
print(output.shape)
# output:
# (32, 10, 512)

import torch
decoder_layer = torch.nn.TransformerDecoderLayer(d_model=512, nhead=8)
transformer_decoder = torch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=2)
memory = torch.rand(10, 32, 512)
tgt = torch.rand(20, 32, 512)
output = transformer_decoder(tgt, memory)
print(output.shape)
# output
# torch.Size([10, 32, 512])