transformer中token维度

根据引用内容，Transformer中的token维度是通过将输入的文本进行Token Embedding得到的。具体来说，Transformer将每个token映射为一个向量表示，这个向量表示即为token的维度。通过Token Embedding的过程，Transformer能够对输入文本的每个token进行编码和表示，从而进行后续的注意力机制和计算。

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中的token数

根据提供的引用内容，Transformer中的token数取决于输入数据的维度和处理方式。在Vision Transformer中，二维图片被展平成一维向量，每个像素点或者局部区域都被视为一个token。而在T2T中，所有的token通过reshape操作恢复成二维，并进行划窗操作，将属于一个窗口的tokens连接成一个更长的token。因此，Transformer中的token数取决于输入数据的维度和划窗操作的大小。