transformer输出层
时间: 2023-11-27 10:47:48 浏览: 52
Transformer 模型的输出层由 Dense 层、Linear 层和 Softmax 层组成。在解码器 Decoder 的最后一层,会输出一个形状为 (batch_size, target_vocab_size) 的张量,其中每个元素代表着对应词汇的概率分布。具体来说,Dense 层将解码器最后一层的输出转换为一个形状为 (batch_size, target_vocab_size) 的张量,然后 Linear 层将其转换为一个形状为 (batch_size, target_vocab_size) 的张量,最后 Softmax 层将其转换为一个概率分布。Softmax 层的输出可以被解释为给定输入序列和上下文的情况下,下一个词汇是词汇表中每个词汇的概率。
下面是一个示例代码,演示了如何在 Transformer 模型中实现输出层:
```python
import tensorflow as tf
# 假设解码器最后一层的输出为 decoder_output
decoder_output = ...
# 定义 Dense 层
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(units=target_vocab_size, activation='relu')
# 定义 Linear 层
linear_layer = tf.keras.layers.Dense(units=target_vocab_size)
# 定义 Softmax 层
softmax_layer = tf.keras.layers.Softmax()
# 将解码器最后一层的输出传入 Dense 层
dense_output = dense_layer(decoder_output)
# 将 Dense 层的输出传入 Linear 层
linear_output = linear_layer(dense_output)
# 将 Linear 层的输出传入 Softmax 层
softmax_output = softmax_layer(linear_output)
# 输出 Softmax 层的结果
print(softmax_output)
```