1.PyTorch中torch.nn.Transformer的看懂源码解读（自顶向下视角）
2.MMDet——DETR源码解读
3.BERT源码阅读
4.序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一
5.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
6.捋一捋Swin Transformer

PyTorch中torch.nn.Transformer的源码解读（自顶向下视角）

       torch.nn.Transformer是PyTorch中实现Transformer模型的类，其设计基于论文"Attention is 源源码All You Need"。本文尝试从官方文档和代码示例入手，看懂解析torch.nn.Transformer源码。源源码

       在官方文档中，看懂对于torch.nn.Transformer的源源码蓝冰娱乐源码介绍相对简略，欲深入了解每个参数（特别是看懂各种mask参数）的用法，建议参考基于torch.nn.Transformer实现的源源码seq2seq任务的vanilla-transformer项目。

       Transformer类实现了模型架构的看懂核心部分，包括初始化和forward函数。源源码初始化时，看懂主要初始化encoder和decoder，源源码其中encoder通过重复堆叠TransformerEncoderLayer实现，看懂decoder初始化类似。源源码forward函数依次调用encoder和decoder，看懂encoder的输出作为decoder的输入。

       TransformerEncoder初始化包括设置encoder_layer和num_layers，用于创建重复的encoder层。forward函数则调用这些层进行数据处理，输出编码后的结果。

       TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。

       在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的大笑指标源码投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward进行数据处理。

       F.multi_head_attention_forward分为三部分：in-projection、scaled_dot_product_attention和拼接变换。in-projection进行线性变换，scaled_dot_product_attention计算注意力权重，拼接变换则将处理后的结果整合。

       TransformerDecoder和TransformerDecoderLayer的实现与TransformerEncoder相似，但多了一个mha_block，用于处理多头注意力。

       总结，torch.nn.Transformer遵循论文设计，代码量适中，结构清晰，便于快速理解Transformer模型架构。通过自顶向下的解析，可以深入理解其内部实现。

MMDet——DETR源码解读

       DETR，作为目标检测领域的里程碑式工作，首次全面采用Transformer架构，实现了端到端的目标检测任务，堪称Transformer在该领域的开创之作。其核心创新在于引入了object query，将目标信息以查询形式输入Transformer的解码器。object query首先通过自注意力机制学习对象特征，确保每个query关注独特的对象信息。接着，它与经过自注意力处理的图像特征进行交叉注意力，提取目标特征，医学app源码最终得到包含对象信息的query，通过全连接层（FFN）输出bbox和类别信息。

       深入理解DETR前，首先要明确两个关键点：一是模型结构原理，二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone（如ResNet，常规但非重点）、Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中，model部分区分了Backbone和bbox_head。

       在MMDet的单阶段目标检测训练中，forward_single()函数在mmdet/models/dense_heads/detr_head.py中负责除Backbone外的前向计算，代码展示有助于理解。DETR的前向过程涉及的主要变量形状可以参考代码中的打印，但需注意由于随机裁剪，不同batch的形状可能会有所变化。

       Transformer部分在mmdet/models/utils/transformer.py中，N代表特征图的宽度和高度的乘积，这里提供了详细的代码解读。若对Transformer的mask有疑问，可以参考相关文章深入理解。

BERT源码阅读

       BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，见缝插针aa源码具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。

序列化推荐中的GRU与Transformer源码解析之一

       GRU4Rec源码(TF版本)：github.com/Songweiping/...

       Transformer源码：github.com/kang/SASR...

       序列化推荐领域中，GRU4Rec成功地将循环神经网络(NLP和时序预测常用)应用至推荐领域，此模型取得了良好效果。紧随其后的是"SASR"，基于注意力机制的自适应序列推荐模型，实验表明其性能超越了GRU4Rec。

       两篇论文的作者均在源码公开阶段，为研究者提供参考。看美女源码我们深入剖析源码，后续系列文章将比较GRU4Rec与SASR的差异、联系与优缺点。

       GRU4Rec模型结构简洁，采用门限循环神经网络，Embedding层处理item_id的one_hot编码，降低维度，便于优化。

       并行化训练数据集优化了模型训练速度，构建了training_batch，便于使用GPU加速矩阵运算。

       负采样技术提高了训练频率，利用同一时刻不同session中的item作为负样本。

       模型设计了贝叶斯排序和TOP1等pairwise方法计算排序损失，认为pairwise结果优于pointwise。

       实验数据集包括RSC和私有VIDEO集，结果表明GRU4Rec模型性能优秀，测试集评价指标包括召回率(recall)和倒序排名得分(mrr)。

       深入分析模型的Tensorflow版本代码，主要从main.py和model.py文件开始，重点解析模型定义、损失函数、GRU4Rec核心代码、数据集初始化、模型训练与预测以及评估函数。

       GRU4Rec的代码分析暂告一段落，后续将详细梳理SASR代码，目标是通过三篇文章全面探讨两个模型的细节。感谢关注。

BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

       BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。

捋一捋Swin Transformer

       Swin Transformer是ICCV 的最佳论文，它证明了Transformer在视觉领域的通用性，特别体现在Swin-T模型上。其结构区别于ViT，采用4x4的初始切分和Window Attention，允许获取多尺度信息，适用于目标检测和语义分割。下面，我们通过源码解析Swin Transformer的工作原理。

       首先，Swin Transformer的架构包括PatchEmbed层，将图像切割成小patch，之后通过多个BasicLayer处理，每个BasicLayer由Swin Transformer Block和Patch Merging组成。与ViT不同，Swin-T的PatchEmbed使用4x4切分并逐渐增大patch尺寸，以实现多尺度变化。BasicLayer中的核心模块Swin Transformer Block包含两个Window Attention，一个在窗口内操作，另一个解决窗口间信息交流问题。

       Window Attention通过将输入分割成小窗口，降低计算复杂度，但通过shift操作引入了窗口之间的信息交互。Shifted Window Attention通过调整窗口位置并使用掩码来控制注意力，使得并行计算更高效。此外，Window Attention还包括了相对位置编码，增强对局部上下文的理解。

       Patch Merging则模仿CNN，通过合并小patch以提取不同分辨率的特征，有助于多尺度特征的提取。在实验中，Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等多个领域展现了出色性能，尽管面临如Convnext的竞争，但它在视觉领域的创新性和多模态潜力仍值得关注。

轻松理解ViT(Vision Transformer)原理及源码

       ViT，即Vision Transformer，是将Transformer架构引入视觉任务的创新。源于NLP领域的Transformer，ViT在图像识别任务中展现出卓越性能。理解ViT的原理和代码实现在此关键点上进行。

       ViT的核心流程包括图像分割为小块、块向量化、多层Transformer编码。图像被分为大小为x的块，块通过卷积和展平操作转换为向量，最终拼接形成序列。序列通过多层Transformer编码器处理，编码器包含多头自注意力机制和全连接前馈网络，实现特征提取和分类。模型输出即为分类结果。

       具体实现上，Patch Embedding过程通过卷积和展平简化，将大小为x的图像转换为x的向量序列。Transformer Encoder模块包括Attention类实现注意力机制，以及Mlp类处理非线性变换。Block类整合了这两个模块，实现完整的编码过程。

       VisionTransformer整体架构基于上述模块构建，流程与架构图保持一致。代码实现包括关键部分的细节，完整代码可参考相关资源。

       综上所述，ViT通过将图像分割与Transformer架构相结合，实现高效图像识别。理解其原理和代码，有助于深入掌握这一创新技术。

FasterTransformer Decoding 源码分析(三)-LayerNorm介绍

       本文深入探讨FasterTransformer中LayerNormalization（层归一化）的源码实现与优化。作为深度学习中的关键技术，层归一化可确保网络中各层具有相似的分布，从而加速训练过程并改善模型性能。背景介绍部分详细解释了层归一化的工作原理，强调其在神经网络中的高效并行特性与广泛应用。文章从代码起点开始剖析，具体路径位于解码过程的核心部分。调用入口展示了传入参数，包括数据描述和关键参数gamma、beta、eps，简洁直观，符合公式定义。深入源码的解析揭示了优化点，特别是针对特定数据类型和维度，使用了定制化内核。此设计针对高效处理半精度数据样本，减少判断指令，实现加速运算，且对偶数维度数据进行调整以最大化Warp特性利用。接下来，内核实现的详细描述，强调了通过共享内存与block、warp级归约实现公式计算的高效性。这部分以清晰的代码结构和可视化说明，解释了块级别与Warp级归约在单个块处理多个数据点时的协同作用，以及如何通过巧妙编程优化数据处理效率。文章总结了FasterTransformer中LayerNormalization的整体优化策略，强调了在CUDA开发中基础技巧的应用，并指出与其他优化方案的比较。此外，文章还推荐了OneFlow的性能优化实践，为读者提供了一个深入探索与对比学习的资源。