Transformer输出张量的值全部相同

Question

Transformer输出张量的值全部相同，且start_symbol的值为多少，输出的值就是多少，请问这种情况应该怎么办？
输出结果为：tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]])
关键代码如图：

Answer 1

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Transformer输出张量的值全部相同

你遇到的问题是Transformer模型的输出张量的值全部相同，这可能是由于模型的初始化或训练数据的问题。

首先，让我们来分析一下Transformer模型的输出张量的值是如何确定的。Transformer模型的输出张量是通过自注意力机制和 feed-forward 网络（FFN）来计算的。自注意力机制计算的是输入序列中的每个 token 之间的相似度，然后将这些相似度加权求和，最后将结果加上 FFN 的输出。

如果输出张量的值全部相同，那么可能是由于自注意力机制计算的相似度都相同，或者 FFN 的输出都相同。

为了解决这个问题，我们可以尝试以下几点：

1. 检查模型的初始化：确保模型的初始化方式正确，避免了所有权重初始化为同一个值。
2. 检查训练数据：检查训练数据是否存在问题，例如数据中的 token 都相同等。
3. 检查模型的结构：检查模型的结构是否正确，例如是否存在循环结构等。
4. 尝试使用不同的初始化方法：尝试使用不同的初始化方法，例如 Xavier 初始化等。
5. 尝试使用不同的激活函数：尝试使用不同的激活函数，例如 ReLU 等。

如果以上方法都不能解决问题，那么可能是由于模型的训练数据或结构的问题，我们需要重新检查模型的训练数据和结构。

代码示例

以下是一个简单的Transformer模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim, nhead=8, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=0.1)
        self.decoder = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=input_dim, nhead=8, dim_feedforward=hidden_dim, dropout=0.1)
        self.fc = nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        x = self.fc(x)
        return x

model = Transformer(input_dim=512, hidden_dim=2048, output_dim=512)

在这个示例中，我们使用了 PyTorch 库中的 nn.TransformerEncoderLayer 和 nn.TransformerDecoderLayer 来实现Transformer模型。我们还使用了 nn.Linear 层来实现输出层。

结论

Transformer模型的输出张量的值全部相同可能是由于模型的初始化或训练数据的问题。我们可以尝试检查模型的初始化、训练数据、模型的结构等问题，并尝试使用不同的初始化方法和激活函数来解决问题。