transformer输入输出

Transformer模型的输入和输出包括以下几个部分。首先，输入部分包括一个输入序列，通常是由词嵌入（word embedding）表示的单词或标记构成的。这个输入序列经过Encoder进行处理，Encoder由多个编码器层组成，每个编码器层都包含多头自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward neural network）。每个编码器层的输出被传递到下一个编码器层，直到达到最终的编码器层。

接下来，输出部分由Decoder处理，Decoder也由多个解码器层组成，每个解码器层包含多头自注意力机制、编码器-解码器注意力机制（encoder-decoder attention）和前馈神经网络。在解码器中，输入序列的每个位置都与编码器输出序列的不同位置进行注意力计算。最终，解码器输出一个表示目标序列的输出序列。

因此，Transformer的输入是一个输入序列，经过Encoder处理后得到一个编码器输出序列，然后这个编码器输出序列作为Decoder的输入，经过Decoder处理后得到一个表示目标序列的输出序列。

相关问题

transformer输入输出图

回答: Transformer的输入输出图可以在引用中找到。在这个图中，输入通过Encoder进入模型，经过了多个Encoder层的处理后，输出进入Decoder。在每个Decoder层中，输出经过了多个Decoder层的处理，最终输出到最后的输出层。整个Transformer模型的输入输出图的结构原理可以在引用和引用中找到。

transformer输入输出的形状

Transformer模型的输入和输出形状取决于具体的实现和应用场景，但通常遵循以下结构：

1. **输入形状**：
- **批量大小（Batch Size）**：表示一次输入的样本数量，通常用`batch_size`表示。
- **序列长度（Sequence Length）**：表示输入序列的长度，通常用`seq_len`表示。
- **嵌入维度（Embedding Dimension）**：表示每个词嵌入的维度，通常用`embed_dim`表示。

因此，输入张量的形状为`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。

2. **输出形状**：
- **批量大小（Batch Size）**：与输入相同。
- **序列长度（Sequence Length）**：通常与输入相同，但在某些任务（如文本生成）中，输出序列长度可能不同。
- **嵌入维度（Embedding Dimension）**：与输入相同。

因此，输出张量的形状通常也是`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。

在Transformer的编码器-解码器架构中：
- **编码器（Encoder）**：接收输入序列并生成上下文表示，输出形状为`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。
- **解码器（Decoder）**：接收编码器的输出和之前生成的输出序列，生成下一个词的概率分布，输出形状为`(batch_size, output_seq_len, vocab_size)`，其中`vocab_size`是词汇表的大小。