transformer输入的形状

Transformer 的输入是一个序列，通常用一个矩阵来表示。假设序列长度为 $L$，词嵌入的维度为 $d$，则输入矩阵的形状为 $L \times d$。每一行代表序列中的一个词的词向量，因此矩阵中的每个元素都是一个实数。在 Transformer 中，这个输入矩阵会经过一系列的变换和计算，最终得到输出矩阵。

相关问题

transformer输入输出的形状

Transformer模型的输入和输出形状取决于具体的实现和应用场景，但通常遵循以下结构：

1. **输入形状**：
- **批量大小（Batch Size）**：表示一次输入的样本数量，通常用`batch_size`表示。
- **序列长度（Sequence Length）**：表示输入序列的长度，通常用`seq_len`表示。
- **嵌入维度（Embedding Dimension）**：表示每个词嵌入的维度，通常用`embed_dim`表示。

因此，输入张量的形状为`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。

2. **输出形状**：
- **批量大小（Batch Size）**：与输入相同。
- **序列长度（Sequence Length）**：通常与输入相同，但在某些任务（如文本生成）中，输出序列长度可能不同。
- **嵌入维度（Embedding Dimension）**：与输入相同。

因此，输出张量的形状通常也是`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。

在Transformer的编码器-解码器架构中：
- **编码器（Encoder）**：接收输入序列并生成上下文表示，输出形状为`(batch_size, seq_len, embed_dim)`。
- **解码器（Decoder）**：接收编码器的输出和之前生成的输出序列，生成下一个词的概率分布，输出形状为`(batch_size, output_seq_len, vocab_size)`，其中`vocab_size`是词汇表的大小。

swin transformer原始输入的形状

Swin Transformer 的原始输入形状为 `(batch_size, num_patches, hidden_dim)`，其中 `num_patches` 表示图像被分成的 patch 的数量，`hidden_dim` 表示每个 patch 的特征向量的维度。在 Swin Transformer 中，原始图像被分为多个 patch，并且每个 patch 会被看作一个序列，然后传入 Transformer 编码器进行处理。