transformer 二分类预测案例

Transformer模型可以用于二分类预测案例。在二分类问题中，我们希望根据输入的数据判断其属于哪一类别。通过使用Transformer模型，我们可以对输入数据进行编码和特征提取，然后将这些特征传递给一个全连接层来进行分类。

首先，我们需要将输入数据进行编码。Transformer模型使用self-attention机制，它可以同时考虑输入序列中的所有位置，并根据位置之间的关系对它们进行加权处理。这样，在编码阶段，Transformer模型可以捕捉到输入数据中的重要特征。

然后，我们可以使用编码后的特征进行分类。通常，我们会将编码后的特征传递给一个全连接层，它将特征映射到一个低维的向量表示。然后，我们可以使用一个sigmoid激活函数将这个向量映射到一个0到1之间的值，表示属于第一类的概率。如果这个值大于0.5，我们将其预测为第一类，否则预测为第二类。

训练这个Transformer模型时，我们可以使用二分类问题的标签来计算预测值与真实值之间的损失，并使用梯度下降等优化算法来更新模型的参数，以使得预测结果尽可能接近真实标签。

总结起来，使用Transformer模型进行二分类预测的过程包括：数据编码、特征提取和全连接层映射，最后使用sigmoid函数进行概率估计并进行类别预测。这种方法在很多自然语言处理任务和其他二分类问题中取得了很好的效果。

相关问题

C＋＋transformer二分类源码

### C++ 实现 Transformer 进行二分类任务

对于使用 C++ 来实现基于 Transformer 的二分类模型，当前主流框架如 PyTorch 和 TensorFlow 主要支持 Python 接口。然而，在某些高性能计算场景下确实存在对 C++ API 的需求。

#### 使用 TorchScript 部署 C++ 版本的 Transformer 模型

PyTorch 提供了通过 TorchScript 将训练好的 Python 模型转换为可以在 C++ 中使用的功能[^2]。具体流程如下：

1. **定义并训练 Python 版本的 Transformer**

利用 PyTorch 定义一个适用于二分类任务的 Transformer 模型，并完成训练过程。这部分可以参考官方文档中的序列到标签案例。

2. **导出 TorchScript 模型**

训练完成后，可以通过 `torch.jit.trace` 或者 `torch.jit.script` 方法将模型转化为 TorchScript 格式保存下来。这一步骤允许后续在不依赖于 Python 解释器的情况下加载和运行该模型。

3. **编写 C++ 应用程序调用预训练模型**

下面是一个简单的例子展示如何利用 C++ 调用已经转成 TorchScript 的 Transformer 模型来进行预测操作:

#include <torch/script.h>
#include <iostream>

int main() {
    // 加载已编译的Transformer模型文件(.pt)
    torch::jit::script::Module module;
    try {
        module = torch::jit::load("transformer_binary_classifier.pt");
    }
    catch (const c10::Error& e) {
        std::cerr << "error loading the model\n";
        return -1;
    }

    // 准备输入数据(此处假设为二维张量形式,实际应用需根据具体情况调整)
    auto input_tensor = torch::randn({1, 768}); 

    // 执行推理获得输出结果
    auto output = module.forward({input_tensor}).toTensor();

    // 输出预测类别
    int predicted_class = static_cast<int>(output.argmax().item<float>());
    
    std::cout << "Predicted class is: " << predicted_class << '\n';

    return 0;
}

此代码片段展示了基本的工作流，即从磁盘读取预先训练好并经过优化后的 `.pt` 文件作为模块对象；准备适当格式化的测试样本送入网络得到最终决策得分向量；最后依据最高分对应的索引来决定所属类别。

二分类图像transformer

### Transformer模型在二分类图像任务中的架构与实现

对于二分类图像任务，基于Transformer的模型通常采用一种特定的设计来处理输入数据并执行预测。这类模型的核心组件包括：

- **输入表示**：为了使二维图像能够被一维序列化的Transformer有效处理，一般会先将图像分割成多个固定大小的小块（patches），这些小块会被展平并线性映射到指定维度的空间内[^1]。

- **位置编码**：由于原始Transformer依赖于自然语言处理场景下的词序信息，在视觉领域则需引入额外的位置编码机制以保留空间结构关系。这可以通过学习得到或是通过预定义的方式加入到每个patch对应的向量中去。

- **多头自注意力层**：这是整个网络中最关键的部分之一，允许不同部分之间建立联系的同时捕捉全局上下文特征。它由若干个平行运行的关注度计算单元组成，每一个都可以独立关注不同的区域特性。

- **前馈神经网络**：紧接在每个多头自注意模块之后的是两层全连接层构成的标准MLP子层，负责进一步变换提取出来的抽象表征形式。

- **规范化操作**：类似于其他深度学习框架，在某些版本里会在残差连接之前或之后实施Layer Normalization等正则化手段来稳定训练过程[^2]。

- **最终分类器**：当所有必要的编解码流程完成后，最后一个特殊标记（通常是[CLS] token）所关联的状态将会作为整张图片的整体描述符传递给顶层softmax回归器完成类别判定工作。

下面给出一段简化版PyTorch代码片段展示如何构建这样一个简单的Binary Classification Image Transformer Model:

import torch.nn as nn
from transformers import ViTModel

class BinaryImageClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super(BinaryImageClassifier, self).__init__()
        
        # 使用预训练ViT基础模型
        self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k')
        
        # 替换默认分类头部为适应新任务需求的新一层
        self.classifier = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_classes)

    def forward(self, pixel_values):
        outputs = self.vit(pixel_values=pixel_values).last_hidden_state[:,0,:]  # 取得[CLS]token输出
        logits = self.classifier(outputs)
        return logits

此段程序展示了利用Hugging Face库快速搭建起一个针对二元分类问题优化过的Vision Transformer实例的方法。这里选择了`vit-base-patch16-224-in21k`这个经过大规模数据集充分训练后的骨干网，并在其基础上附加了一个小型线性转换层用于调整至目标数量级——即两类标签的概率分布估计值。