【AI 大模型】GPT 大模型训练架构 ( Transformer 架构 | 编码器和解码器 | 输入序列的位置编码 | 自注意力机制编码流程 | Transformer 训练代码示例 )

# 导入需要的库  
import os  
import time  
import math  
import json  
import joblib  
import random  
import argparse  
import numpy as np  
import tensorflow as tf  
  
# 导入一些工具函数和模块  
from tqdm import tqdm  # 进度条  
from functools import partial  # 高阶函数工具  
from sklearn.utils import shuffle  # 打乱数据  
from sklearn.metrics import accuracy_score  # 计算准确率  
  
# 从自定义模块中导入函数和类  
from opt import adam, warmup_cosine, warmup_linear, warmup_constant  # 优化器和学习率调度器  
from datasets import rocstories  # 数据集加载函数  
from analysis import rocstories as rocstories_analysis  # 数据分析函数  
from text_utils import TextEncoder  # 文本编码工具  
from utils import encode_dataset, flatten, iter_data, find_trainable_variables, convert_gradient_to_tensor, shape_list, ResultLogger, assign_to_gpu, average_grads, make_path  # 一些实用函数  
  
# 定义激活函数  
def gelu(x):  
    # GELU激活函数  
    return 0.5*x*(1+tf.tanh(math.sqrt(2/math.pi)*(x+0.044715*tf.pow(x, 3))))  
  
def swish(x):  
    # Swish激活函数  
    return x*tf.nn.sigmoid(x)  
  
# 定义优化器、激活函数和学习率调度器的字典  
opt_fns = {'adam':adam}  
act_fns = {'relu':tf.nn.relu, 'swish':swish, 'gelu':gelu}  
lr_schedules = {'warmup_cosine':warmup_cosine, 'warmup_linear':warmup_linear, 'warmup_constant':warmup_constant}  
  
# 标准化函数  
def _norm(x, g=None, b=None, e=1e-5, axis=[1]):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
def norm(x, scope, axis=[-1]):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# Dropout函数  
def dropout(x, pdrop, train):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 注意力权重掩码函数  
def mask_attn_weights(w):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 注意力机制函数  
def _attn(q, k, v, train=False, scale=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 分割和合并状态函数  
def split_states(x, n):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
def merge_states(x):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 分割和合并头函数  
def split_heads(x, n, k=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
def merge_heads(x):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 一维卷积函数  
def conv1d(x, scope, nf, rf, w_init=tf.random_normal_initializer(stddev=0.02), b_init=tf.constant_initializer(0), pad='VALID', train=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 注意力块函数  
def attn(x, scope, n_state, n_head, train=False, scale=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 多层感知机函数  
def mlp(x, scope, n_state, train=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# Transformer块函数  
def block(x, scope, train=False, scale=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 嵌入函数  
def embed(X, we):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 分类函数  
def clf(x, ny, w_init=tf.random_normal_initializer(stddev=0.02), b_init=tf.constant_initializer(0), train=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 主模型函数  
def model(X, M, Y, train=False, reuse=False):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 多GPU训练函数  
def mgpu_train(*xs):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 多GPU预测函数  
def mgpu_predict(*xs):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 数据转换函数  
def transform_roc(X1, X2, X3):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 迭代应用函数（用于训练和验证）  
def iter_apply(Xs, Ms, Ys):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 迭代预测函数  
def iter_predict(Xs, Ms):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 保存模型参数函数  
def save(path):  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 记录日志函数  
def log():  
    # ...（函数内部实现省略）  
  
# 主函数（命令行参数解析和模型训练/预测）  
if __name__ == '__main__':  
    # ...（参数解析和模型初始化省略）  
  
    # 训练循环  
    for i in range(n_iter):  
        # ...（训练迭代和日志记录省略）  
  
    # 提交预测  
    if submit:  
        # ...（加载最佳参数，进行预测和分析省略）  
  
# 一些辅助函数和变量定义（如argmax，pred_fns，filenames等）  
# ...（省略）