def lm_hparams params = tfcontribtrainingHParams num_heads = 8 num_blocks = 6 # vocab input_vocab_size = 50 label_vocab_size = 50 # embedding size m

每个参数的含义和作用。

def lm_hparams():
    # 定义一个超参数对象
    params = tf.contrib.training.HParams(
        # transformer模型中的头数
        num_heads = 8,
        # transformer模型中的block数
        num_blocks = 6,
        # 输入单词的词汇表大小
        input_vocab_size = 50,
        # 输出单词的词汇表大小
        label_vocab_size = 50,
        # 输入序列最大长度
        max_length = 100,
        # 隐藏单元的维度
        hidden_units = 512,
        # dropout的概率
        dropout_rate = 0.2,
        # 学习率
        lr = 0.0003,
        # 是否在训练中
        is_training = True)
    return params

注释已添加在代码中，其中每个参数的含义和作用分别是：

• num_heads：Transformer模型中的头数，即多头自注意力机制中的注意力头数。
• num_blocks：Transformer模型中的块数，即由多个相同的Transformer Block组成的整个模型。
• input_vocab_size：输入单词的词汇表大小，即输入序列中的单词数。
• label_vocab_size：输出单词的词汇表大小，即输出序列中的单词数。
• max_length：输入序列的最大长度。
• hidden_units：Transformer模型中隐藏单元的维度，也是模型中每个全连接层的输出维度。
• dropout_rate：dropout的概率，用于防止过拟合。
• lr：学习率，用于控制参数更新的步长。
• is_training：模型当前是否处于训练状态