Transformer的PyTorch实现

Transformer的PyTorch实现是通过调用Encoder和Decoder来完成的。在实现中，首先定义一个Transformer模型，并使用nn.CrossEntropyLoss作为损失函数，同时使用optim.SGD作为优化器。模型的最后输出是一个大小为[batch_size * tgt_len, tgt_vocab_size]的张量，其中batch_size表示批处理的大小，tgt_len表示目标序列的长度，tgt_vocab_size表示目标词汇表的大小。这个张量可以被理解为一个句子，其中有batch_size*tgt_len个单词，每个单词有tgt_vocab_size种情况，我们可以选择概率最大的单词作为预测结果。所提供的代码片段展示了一个Transformer模型的创建、损失函数的定义和优化器的设置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer的PyTorch实现（超详细）](https://blog.csdn.net/qq_37236745/article/details/107352273)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [swin-transformer-pytorch:PyTorch中Swin变压器的实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42134234/16304133)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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