transformer默认参数

Transformer默认参数可以参考《attention is all you need》中的默认设置。具体可以参考PyTorch官方文档中的相关部分。在PyTorch中，使用nn.Transformer模块来实现Transformer模型，其构造函数中的参数可以用于设置默认参数。需要注意的是，不同的应用场景可能会有不同的默认参数设置。为了更好地了解Transformer的默认参数，请查看PyTorch官方文档中有关nn.Transformer的说明。

相关问题

Swim Transformer参数量

Swim Transformer是一种基于Transformer结构的模型，用于水下目标检测任务。其参数量取决于模型的深度、宽度和输入尺寸等因素。在默认情况下，Swim Transformer中的Transformer Encoder使用12个Transformer Block，每个Block包含12个自注意力头和前向全连接层。此外，模型还包括一个Transformer Decoder和一个全连接层用于预测目标的位置和类别。在输入尺寸为512x512的情况下，Swim Transformer的总参数量约为3.5亿个。但是，这个数字可能会因为具体的实现而有所不同。

stable diffusion 图生图 post请求 默认参数值

"Stable Diffusion"通常是指一种稳定的扩散过程，比如在物理学中的热扩散或者化学反应中的稳定分布。然而，在图生成（Graph Generation）这个计算机科学领域，它很可能是指某种算法或模型用于生成复杂的图形数据结构，并可能涉及到深度学习模型，如基于Transformer的架构。

对于一个关于生成图的Post请求（HTTP POST），特别是如果涉及API调用，其默认参数值可能会包括以下几个方面：

1. **Content-Type**: 可能是`application/json`，表示发送的数据是以JSON格式的内容。
2. **Model parameters**：如果使用预训练模型，可能有超参数（如学习率、层数、节点数等），它们可能是模型默认的初始化值。
3. **Graph format**: 期望的输入或输出格式，默认可能是常见的图数据格式，如网络X（NetworkX）库使用的边和顶点数据。
4. **Response format**: 返回的可能是一个新生成的图，其结构也可能是默认设置好的。

具体的默认参数会依据所使用的工具库、服务文档或API设计而有所不同。为了获取准确的信息，你应该查阅相关的API文档或者联系服务提供者。