【源码】基于Python和PyTorch的Transformer模型训练与推理

项目简介

本项目基于Python和PyTorch实现了Transformer模型，专注于自然语言处理中的机器翻译任务。项目涵盖数据预处理、模型构建、训练、保存、加载及推理的完整流程。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对文本进行分词、标记化处理，创建词汇表和特殊标记（填充、开始、结束标记）。
2. 模型构建：借助自定义的MyTransformer类构建Transformer模型，包含源句与目标句嵌入层、位置编码、多头自注意力机制、编码器、解码器及全连接层。
3. 训练过程：通过多轮迭代训练更新模型权重，优化参数。
4. 模型保存与加载：训练结束后保存模型和优化器状态，便于后续加载用于推理。
5. 推理（翻译）：利用加载的模型对源句子进行翻译，生成目标句子的预测结果。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python、PyTorch及所有必要的库和模块。
2. 代码运行：运行nn_train_local.py或hello_deepspeed_train.py进行模型训练。
3. 模型测试：运行deepspeed_eval.py或nn_transformer.py进行模型测试或推理。
4. 结果查看：查看模型输出和翻译结果。

由于代码涉及多个文件和模块，建议按文件顺序逐步运行，以理解各部分功能和项目整体流程。此项目适合对深度学习感兴趣、想了解和使用Transformer模型进行自然语言处理任务的开发者。

下载地址

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