transformer代码matlab

很抱歉，但是根据提供的引用内容，没有找到与Transformer代码相关的Matlab代码。引用内容主要涉及到注意力机制和多头注意力机制的实现，但没有提到具体的Transformer代码。如果您有关于Transformer代码的具体问题，请提供更多的信息，我将尽力帮助您。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [transformer的学习记录【完整代码+详细注释】（系列二）](https://blog.csdn.net/weixin_42521185/article/details/124702949)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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transformer预测matlab代码

Transformer模型通常用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等，并不是直接应用于MATLAB环境中的，因为MATLAB更适合数值计算和工程应用。然而，如果你想要在MATLAB中使用Transformer模型，你需要借助一些外部库的支持，比如Hugging Face的Transformers库或者TensorFlow。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **安装依赖**：首先需要安装MATLAB支持深度学习的工具箱，例如Deep Learning Toolbox，以及像DeepLearningKit这样的库来帮助整合Transformer模型。

% 如果还没安装，可以尝试：
addpath('toolbox_path'); % 需要替换为实际的Deep Learning Toolbox路径

2. **下载预训练模型**：从Hugging Face Model Hub下载预训练的Transformer模型（如BERT、GPT-2或RoBERTa）。在命令行里运行类似下面的代码（假设你想加载BERT模型）：

model = bertModel('bert-base-chinese');

3. **解码和预测**：对于给定输入，你可以调用`run`函数来进行序列编码并获取预测结果。这通常涉及到将输入序列转换为模型所需的格式，然后通过模型传递数据。

input_ids = ...; % 你的输入序列转化为模型所需格式
outputs = run(model, input_ids);
[logits, attentions] = outputs{1};
prediction = predict_classes(logits); % 对于分类任务，例如情感分析

请注意，MATLAB对大规模深度学习操作的性能不如专门的深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），所以如果处理大量数据，可能效率上会有所影响。

swin transformer matlab代码

很抱歉，我无法提供具体的 SWIN Transformer 的 Matlab代码。SWIN Transformer 是一种图像分类模型，主要用于计算机视觉任务。你可以在论文 "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" 中找到详细的模型结构和训练方法。如果你想实现 SWIN Transformer 模型的 Matlab 代码，建议参考论文中的算法描述，并根据自己的需求进行实现。