token序列对于transformer模型的意义

在Transformer模型中，输入和输出数据都是由token序列组成的。每个token都代表输入/输出序列中的一个元素，例如一个词或一个字符。这些token序列通过嵌入矩阵进行编码，然后输入到Transformer模型的编码器或解码器中，用于对输入序列进行编码或生成输出序列。

每个token都被映射为一个向量表示，这个向量表示也被称为嵌入向量。嵌入向量的维度通常比较小，例如512维，因此可以节省模型的存储空间和计算成本。在模型的训练过程中，这些嵌入向量会根据目标任务进行调整，以使得模型能够更好地学习任务特定的特征。

在Transformer模型中，token序列中的每个token都被赋予了不同的位置编码，以便模型能够捕捉序列中的顺序信息。这些位置编码通常是通过一些预定义的函数计算得到的，例如正弦函数或余弦函数。

相关问题

transformer token

在Transformer模型中，token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。在NLP中，每个单词被视为一个token，并且通常还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。\[1\]\[3\]

在Transformer模型中，tokenization是指将文本或图像划分为不同的token。这些token可以是单词、图像块或其他形式的输入单元。\[1\]

在Transformer模型中，embedding层用于将token转化为向量表示。这些向量表示被称为word-embedding，它们使用浮点型的稠密矩阵表示token。每个token的向量表示具有不同的维度，可以是100、256、300等等。这些向量的值是超参数，初始时是随机生成的，并在训练过程中进行学习。通过将文本或句子转化为向量表示，可以更好地表示和处理文本数据。\[1\]

在Transformer模型中，还有两个重要的概念是cls_token和Positional Encoding。cls_token是在输入序列的首位置添加的特殊token，用于对所有的token进行信息汇聚，以用于后续的分类任务。Positional Encoding用于为输入序列中的每个token添加位置信息，以帮助模型捕捉序列中的顺序关系。\[2\]

总结起来，Transformer模型中的token是指输入序列中的每个词语或图像中的每个图像块。它们经过tokenization分割，并通过embedding层转化为向量表示。在NLP中，还有一个特殊的token称为CLS，用于标注句子的语义。在CV中，图像被切割成不重叠的patch序列，每个patch也被视为一个token。同时，还有cls_token和Positional Encoding用于信息汇聚和位置编码。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer超详细整理](https://blog.csdn.net/Sakura_day/article/details/118341728)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_41677138/article/details/127137986)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [transform中的token理解（单词或词语的标记）](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/118877976)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

transformer模型代码实现

以下是一个基本的Transformer模型的代码实现，使用PyTorch框架实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1) 
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
        encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
        self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
        self.ninp = ninp
        self.decoder = nn.Linear(ninp, ntoken)

        self.init_weights()

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask

    def init_weights(self):
        initrange = 0.1
        self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

    def forward(self, src, src_mask):
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask

        src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output

这里实现了一个常见的Transformer模型，包括Positional Encoding和Transformer Encoder。在forward函数中，输入序列经过embedding、位置编码和Transformer编码器层得到输出，最后通过全连接层得到预测结果。该模型适用于序列到序列的任务，如机器翻译和文本生成。