nn.TransformerEncoderLayer

时间: 2023-11-14 08:06:44 浏览: 158
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Transformer中的Encoder、Decoder

nn.TransformerEncoderLayer是一个类，它是Transformer模型中的一个组成部分，用于构建编码器的一层。在这个类中，你需要指定输入特征的维度d_model和注意力头数nhead。然后，你可以用这个类来构建多层的编码器。例如，通过将nn.TransformerEncoderLayer重复多次，你可以构建一个nn.TransformerEncoder。这样的编码器可以用来处理输入序列，并输出编码后的表示。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【PyTorch】torch.nn.Transformer解读与应用](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/127507803)[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: 100%"] [ .reference_list ]
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self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

- self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)：这是一个Transformer编码器层，它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn....

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encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=256, nhead=4, dim_feedforward=1024, activation='relu', batch_first=False,dropout=0.) self.transformer_encoder = torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=1)

这段代码是一个 PyTorch 中的 TransformerEncoder，用于自然语言处理中的序列编码...这个 TransformerEncoder 包含一个 encoder_layer，使用 nn.TransformerEncoderLayer 实现，num_layers 表示 encoder_layer 的层数。

self.layer2 = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=LSTM_hidden_size, nhead=Attention_head)这句代码的意思

这句代码定义了一个 TransformerEncoderLayer 层，并将其命名为 self.layer2。它的参数如下： - d_model：TransformerEncoderLayer 层的模型维度，值为 LSTM_hidden_size。 - nhead：TransformerEncoderLayer 层的...

class TransAm(nn.Module): def __init__(self,feature_size=250,num_layers=1,dropout=0.1): super(TransAm, self).__init__() self.model_type = 'Transformer' self.input_embedding = nn.Linear(1,feature_size) self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=10, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights() 这段代码的作用 举例说明

这段代码定义了一个名为TransAm的PyTorch模型类，它是一个Transformer模型，用于将单个数字序列转换为输出值。具体来说，它包括以下组件： - input_embedding: 一个线性层，用于将输入序列中的每个数字转换为一个...

详细解释这段代码import torch from torch import nn from einops.layers.torch import Rearrange class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_class, hidden_dim) -> None: super().__init__() self.d_model = hidden_dim self.hidden_dim = 21 * self.d_model self.transformer = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, self.hidden_dim), Rearrange("b (n c) -> b n c", c=self.d_model), nn.TransformerEncoder( nn.TransformerEncoderLayer( d_model=self.d_model, nhead=4, dim_feedforward=self.d_model * 2, dropout=0.1, batch_first=True ), 4, torch.nn.LayerNorm(self.d_model), ), Rearrange("b n c -> b (n c)"), nn.Linear(self.hidden_dim, self.hidden_dim), nn.ReLU(), nn.Linear(self.hidden_dim, num_class), ) def forward(self,x): return self.transformer(x)

每个TransformerEncoderLayer包含了一个多头自注意力层（Multi-head Attention）和两个全连接层（Feed-Forward），以及一些残差连接和层归一化操作。 在模型的前向传播过程中，输入数据首先经过一个线性变换，将其...

class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

模型使用了 n_layer 层 TransformerEncoderLayer，每个 EncoderLayer 中包含了 n_head 个注意力头（self-attention）。每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 hidden_dim，Feedforward 层的大小为 ff_dim，并在...

#创建Transformer class TransformerModel(nn.Module): def init(self, input_size, num_classes): super(TransformerModel, self).init() # 定义 Transformer 编码器，并指定输入维数和头数 self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1) # 定义全连接层，将 Transformer 编码器的输出映射到分类空间 self.fc = nn.Linear(input_size, num_classes) def forward(self, x): # 在序列的第2个维度（也就是时间步或帧）上添加一维以适应 Transformer 的输入格式 x = x.unsqueeze(1) # 将输入数据流经 Transformer 编码器进行特征提取 x = self.encoder(x) # 通过压缩第2个维度将编码器的输出恢复到原来的形状 x = x.squeeze(1) # 将编码器的输出传入全连接层，获得最终的输出结果 x = self.fc(x) return x

self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size, nhead=1) self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=1) # 定义全连接层，将 Transformer 编码器的输出映射到...

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