Transformer中的token数
时间: 2024-02-16 14:57:38 浏览: 29
根据提供的引用内容,Transformer中的token数取决于输入数据的维度和处理方式。在Vision Transformer中,二维图片被展平成一维向量,每个像素点或者局部区域都被视为一个token。而在T2T中,所有的token通过reshape操作恢复成二维,并进行划窗操作,将属于一个窗口的tokens连接成一个更长的token。因此,Transformer中的token数取决于输入数据的维度和划窗操作的大小。
相关问题
transformer中token维度
根据引用内容,Transformer中的token维度是通过将输入的文本进行Token Embedding得到的。具体来说,Transformer将每个token映射为一个向量表示,这个向量表示即为token的维度。通过Token Embedding的过程,Transformer能够对输入文本的每个token进行编码和表示,从而进行后续的注意力机制和计算。
swin transformer中的token
在Swin Transformer中,token是指图像中的小块,类似于Vision Transformer中的patch。每个token代表图像中特定位置的信息,这个位置的尺寸是固定的,并且在不同层的Transformer block中保持相同的尺寸。 Swin Transformer通过这些token来进行全局的自注意力操作,并利用层次化构建方法来处理多尺寸特征信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Swin-transformer详解](https://blog.csdn.net/BXD1314/article/details/129659124)[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%"]
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