手动在 PyTorch 中构建 Transformer 自动微调以理解其原理 [P]
摘要
一个极简、自包含的 PyTorch 手动实现的 Transformer 分类器自动微调（autograd）代码，旨在帮助建立对 autograd 底层工作原理的直观理解，以及梯度如何在注意力模块中流动。
我上传了一个极简、自包含的 PyTorch 实现——一个基于 Transformer 的分类器的手动 autograd 代码。它可以帮助你直观理解 autograd 在底层到底做了什么，同时也是学习 Transformer 模型底层微分的实用动手参考，例如编写自定义反向传播以及追踪梯度如何流经注意力模块。🐙 GitHub：https://github.com/ifiaposto/transformer_custom_autograd/tree/main 📓 Colab：https://colab.research.google.com/drive/1Lt7JDYG44p7YHJ76eRH_8QFOPkkoIwhn
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