【Pytorch实用教程】Pytorch中transformer相关组件的详细介绍
创始人
2024-12-28 15:40:13
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文章目录

      • 1. `torch.nn.Transformer`
        • 参数：
        • 示例代码：
      • 2. `torch.nn.TransformerEncoder`
        • 参数：
        • 示例代码：
      • 3. `torch.nn.TransformerEncoderLayer`
        • 参数：
        • 示例代码：
      • 4. `torch.nn.TransformerDecoder`
        • 参数：
        • 示例代码：
      • 5. `torch.nn.TransformerDecoderLayer`
        • 参数：
        • 示例代码：

首先，我们来看一下 torch.nn.Transformer这个类。

1. torch.nn.Transformer

这是一个完整的Transformer模型，包括编码器(encoder)和解码器(decoder)。它是基于论文 “Attention is All You Need” 实现的。该模型的主要功能是通过编码器处理输入数据，然后将编码器的输出传递给解码器生成最终的输出。

参数：
  • d_model: 特征的维度（必须）
  • nhead: 多头注意力中的头数（必须）
  • num_encoder_layers: 编码器中的层次数
  • num_decoder_layers: 解码器中的层次数
  • dim_feedforward: 前馈全连接网络的维度
  • dropout: dropout的比例
  • activation: 激活函数，默认是ReLU
示例代码：
import torch from torch

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