在pytorch中,这句话是什么意思:encoder_layers = TransformerEncoderLayer(embed_size, nhead, nhid, dropout)
时间: 2023-06-08 15:07:29 浏览: 41
这句话是用来创建一个Transformer编码器的编码器层对象。其中,embed_size是模型中嵌入向量的大小,nhead是多头注意力机制的头数,nhid是编码器中隐藏层的大小,dropout是用于正则化的丢弃率。创建完编码器层对象后,可以将其堆叠起来,构建一个完整的Transformer编码器。
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在pytorch中,这句话是什么意思:self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
这句话是在定义一个名为“transformer_encoder”的类变量,在变量初始化时,通过传入参数“encoder_layers”和“nlayers”来创建一个TransformerEncoder对象。其中“encoder_layers”表示TransformerEncoder中的encoder层数,而“nlayers”表示整个Transformer网络中的层数。该变量用于在PyTorch中构建Transformer模型,在自然语言处理任务中非常常见。具体实现可以参考PyTorch官方文档。
在pytorch中,这句话是什么意思:criterion_poi = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)
这句话是定义了一个交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss)的实例,该实例的 ignore_index 参数被设置为 -1。在使用该损失函数进行训练时,所有标签为 -1 的样本将被忽略,不会对损失函数的计算产生影响。