class Transformer(nn.Module):中Embeddings层的作用是什么?
时间: 2023-05-24 18:06:38 浏览: 183
Embeddings层的作用是将输入的离散化的token(例如单词、字母或其他符号)转化为稠密的向量表示,称为embedding。这个过程是通过查找并返回预训练好的embedding值来完成的。这个过程可以捕捉到token之间的语义关系,使得模型能够更好地处理自然语言处理任务。在Transformer模型中,Embeddings层还包括对位置编码的处理,以捕捉输入序列的顺序信息。
相关问题
1.class Transformer(nn.Module):中Embeddings层的作用是什么?它的输入(input_ids)的shape中各个维度表示什么含义。
Embeddings层的作用是将输入的标记(token)转换为它们的嵌入表示,即将每个标记映射为一个向量。这个嵌入向量在模型中可以被视为标记的实际输入,并包含了关于标记的语义信息。
input_ids的shape中各个维度表示的含义是:
- 第一维:表示输入序列的批次数量。
- 第二维:表示输入序列的最大长度。
- 第三维:表示标记的ID编号。
position_embeddings如何进行初始化的?
在BERT等Transformer模型中, position_embeddings是一个二维的矩阵,其大小为(max_position_embeddings, hidden_size),其中max_position_embeddings表示输入序列的最大长度,hidden_size表示隐藏单元的维度大小。position_embeddings是用于将每个输入位置的序号映射成隐藏向量的矩阵。
在初始化position_embeddings时,通常使用正态分布或均匀分布对其进行随机初始化。具体实现时,可以使用PyTorch中的torch.nn.init模块提供的函数进行初始化,比如使用torch.nn.init.normal_()对position_embeddings进行正态分布初始化,示例如下:
```
import torch.nn as nn
import torch.nn.init as init
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self):
# ...
self.position_embeddings = nn.Embedding(max_position_embeddings, hidden_size)
# 初始化position_embeddings
self.position_embeddings.weight.data.normal_(mean=0.0, std=0.02)
```