transformer和cnn特征格式转换

Transformer 和 CNN（卷积神经网络）都是深度学习中常用的模型架构，它们在处理不同类型的数据时有着不同的特点。

Transformer 主要用于自然语言处理任务，尤其是序列到序列的模型，如机器翻译、文本生成等。在输入数据格式上，Transformer 需要将文本信息转换为一系列的向量（通常是词嵌入或子词嵌入），形成序列。这个过程通常包括以下几个步骤：

1. **词/子词分词**：将连续的文本切分成单词或子单词（tokens）。
2. **编码**：每个词被转换为一个固定长度的向量，如使用 Word Embeddings 或者预训练的字嵌入（如 BERT, ELMo）。
3. **位置编码**：为了保持顺序信息，Transformer 会添加位置编码到词嵌入中。
4. **输入矩阵**：所有词向量按时间步顺序排列成一个张量。

CNN 另一方面，常用于图像识别和计算机视觉任务。CNN 对于图像数据的处理通常是这样的：

1. **输入图片预处理**：调整图片大小、归一化（像素值缩放）。
2. **卷积层**：通过滑动窗口应用一组可学习的滤波器（卷积核），提取局部特征。
3. **池化层**：降低特征图的空间维度，减少计算量，同时可能保留主要特征。
4. **全连接层**：将经过卷积和池化的特征映射展平，转化为一维向量，然后通过全连接层进行分类或回归。

两个模型之间的特征格式转换不完全相同，Transformer 更关注序列数据，而 CNN 关注的是网格结构的数据。在某些情况下，例如从图像到文本的转换（如图像描述生成），可能需要先用 CNN 提取图像特征，再通过某种方式（如 RNN 或 Transformer）将其转换为文本序列。