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纯c++实现transformer 训练+推理

news 2025/7/8 7:02:25

项目地址

https://github.com/freelw/cpp-transformer

C++ 实现的 Transformer

这是一个无需依赖特殊库的 Transformer 的 C++ 实现，涵盖了训练与推理功能。

本项目使用C++复刻了《Dive into Deep Learning》中关于 Transformer 的第 11 章11.7小节点内容。构建了一个英法机器翻译模型。本项目自主开发了自动求导框架，仅依赖 C++ 标准库，旨在助力用户理解 Transformer 的底层原理。

项目亮点

注重原理

从基础操作入手构建模型，不依赖深度学习框架。这种方式清晰地展示了 Transformer 的运行机制。

自动求导

自主研发的自动求导框架简化了梯度计算流程，有助于更好地理解反向传播算法。

低依赖性

该项目仅依赖 C++ 标准库。尽管其性能可能不如那些使用高级库的项目，但它清晰呈现了每一个计算细节。这一特性使用户能够深入理解反向传播算法以及 Transformer 架构的底层原理。

快速开始

构建

./build_all.sh

测试推理翻译

./test_translation.sh

输出

./test_translation.sh 
~/project/cpp-transformer/checkpoints/save ~/project/cpp-transformer
~/project/cpp-transformer
OMP_THREADS: 8
epochs : 0
dropout : 0.2
lr : 0.001
tiny : 0
data loaded
warmUp done
parameter size = 21388
all parameters require_grad = true
loading from checkpoint : ./checkpoints/save/checkpoint_20250402_150847_40.bin
loaded from checkpoint
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i try . <eos> 
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cheers ! <eos> 
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get up . <eos> 
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hug me . <eos> 
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i know . <eos> 
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no way ! <eos> 
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be nice . <eos> 
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i jumped . <eos> 
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congratulations ! <eos> 
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测试训练

在tiny训练集上进行训练（300句英法对照语料）

./train_tiny.sh

输出

./train_tiny.sh 
OMP_THREADS: 8
epochs : 10
dropout : 0.2
lr : 0.001
tiny : 0
data loaded
warmUp done
parameter size = 21388
all parameters require_grad = true
[300/300]checkpoint saved : ./checkpoints/checkpoint_20250402_164906_0.bin
epoch 0 loss : 9.0757 emit_clip : 3
[300/300]epoch 1 loss : 7.90043 emit_clip : 3
[300/300]epoch 2 loss : 6.8447 emit_clip : 3
[300/300]epoch 3 loss : 5.85042 emit_clip : 3
[300/300]epoch 4 loss : 5.00354 emit_clip : 3
[300/300]epoch 5 loss : 4.38405 emit_clip : 3
[300/300]epoch 6 loss : 3.96133 emit_clip : 3
[300/300]epoch 7 loss : 3.70218 emit_clip : 3
[300/300]epoch 8 loss : 3.51153 emit_clip : 3
[300/300]checkpoint saved : ./checkpoints/checkpoint_20250402_164906_9.bin
epoch 9 loss : 3.35273 emit_clip : 3

代码片段一览

前向

以PositionwiseFFN举例，我们只要声明前向过程即可，框架会自动生成计算图，在调用backward时自动求导

autograd::Node *PositionwiseFFN::forward(autograd::Node *x) {
    return dense2->forward(dense1->forward(x)->Relu());
}

自动求导实现

以矩阵乘法为例，在node.h node.cpp中，乘法会生成一个结果节点，关联两条边到两个乘数。

    Node *Node::operator*(Node *rhs) {
        auto *node = allocNode(*w * *(rhs->w));
        if (is_require_grad() || rhs->is_require_grad()) {
            node->require_grad();
            if (is_require_grad()) {
                node->edges.push_back(MulEdge::create(this, rhs->get_weight()));
            }
            if (rhs->is_require_grad()) {
                node->edges.push_back(MulEdge::create(rhs, w));
            }
        }
        return node;
    }

在边中实现梯度的反向传播，注意左边和右边的操作方式不同（是否需要专置）

    class MatMulLEdge : public Edge {
        public:
            static Edge* create(Node *_node, Matrix *_param) {
                Edge *edge = new MatMulLEdge(_node, _param);
                edges.push_back(edge);
                return edge;
            }
            MatMulLEdge(Node *_node, Matrix *_param)
                : Edge(MatMulL, _node), param(_param) {}
            virtual ~MatMulLEdge() {}
            void backward(Matrix *grad) override {
                assert(node->is_require_grad());
                // *node->get_grad() is grad of W
                *node->get_grad() += *(grad->at(*(param->transpose())));
            }
        private:
            Matrix *param; // Input Vector
    };

    class MatMulREdge : public Edge {
        public:
            static Edge* create(Node *_node, Matrix *_param) {
                Edge *edge = new MatMulREdge(_node, _param);
                edges.push_back(edge);
                return edge;
            }
            MatMulREdge(Node *_node, Matrix *_param)
                : Edge(MatMulR, _node), param(_param) {}
            virtual ~MatMulREdge() {}
            void backward(Matrix *grad) override {
                assert(node->is_require_grad());
                // *node->get_grad() is grad of Input
                *node->get_grad() += *(param->transpose()->at(*grad));
            }
        private:
            Matrix *param; // W
    };

训练

在main.cpp train函数中，逻辑和pytorch类似，都是要将模型的所有parameters引用/指针传递给优化器，然后依次清理grad，反向传播，裁剪梯度，执行权重调整

            auto loss = dec_outputs->CrossEntropyMask(labels, mask);
            assert(loss->get_weight()->getShape().rowCnt == 1);
            assert(loss->get_weight()->getShape().colCnt == 1);
            loss_sum += (*loss->get_weight())[0][0];
            adam.zero_grad();
            loss->backward();
            if (adam.clip_grad(1)) {
                emit_clip++;
            }
            adam.step();