transformer源码复现

Transformer模型是基于自注意力机制（Self-Attention）的一种深度学习架构，它最初是由Google的DeepMind团队在2017年提出的，广泛应用于自然语言处理任务如机器翻译、文本生成等。如果你想复现Transformer源码，通常需要了解以下几个步骤：

1. **理解基本原理**：首先，深入理解Transformer的核心组成部分，包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），以及它们内部的Multi-head Attention、Positional Encoding和Feedforward Networks。

2. **选择编程语言和库**：常见的开源框架有PyTorch和TensorFlow，你可以选择其中一个作为实现基础。例如，Hugging Face的Transformers库提供了完整的Transformer实现，可以作为参考。

3. **代码结构**：开始编写代码，构建神经网络层，实现注意力机制、点积计算、残差连接、批归一化等关键操作。

4. **数据预处理**：准备输入数据，包括句子编码、填充、分词、创建批次等。

5. **训练循环**：设置优化器、损失函数，构建训练和评估循环，迭代更新模型参数。

6. **评估和调试**：在验证集上测试模型性能，并对模型进行调整优化。

相关问题

Decision Transformer复现

Decision Transformer是一种基于Transformer的模型，用于序列转换任务，如机器翻译、文本摘要和对话等。它采用了Encoder-Decoder结构，其中Encoder将输入序列转换为一系列特征表示，而Decoder则将这些特征表示转换为输出序列。\[3\]

在Decision Transformer的实现中，代码部分主要参考了The Annotated Transformer、《Convolutional Sequence to Sequence Learning》和Google的《Attention is All You Need》等资料。具体实现中，通过对输入序列进行线性变换和多头注意力机制的处理，将输入序列转换为特征表示。\[2\]

在代码实现中，通过对输入序列进行维度变换和线性变换，将输入序列转换为(batch, time, 512)的特征表示。这里使用了多个(512, 512)的矩阵对输入序列进行变换，其中前三个用于对query、key和value进行变换，最后一个用于对多头注意力机制后的向量进行变换。最终输出的特征表示仍然是(batch, time, 512)的形式。\[2\]

总结来说，Decision Transformer是一种基于Transformer的模型，用于序列转换任务。它采用了Encoder-Decoder结构，通过线性变换和多头注意力机制将输入序列转换为特征表示。具体的实现可以参考The Annotated Transformer等资料。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文读懂Transformer+源码复现](https://blog.csdn.net/jiaowoshouzi/article/details/89641775)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

video swin transformer复现

为了复现Video Swin Transformer，您需要进行以下步骤：

1. 配置环境：确保您的环境中安装了CUDA10.2和Python3.6，并创建一个新的虚拟环境用于Video Swin Transformer。您可以使用以下命令创建并激活虚拟环境：

conda create --name swin python=3.6 -y
conda activate swin

2. 获取Swin Transformer的完整代码：您可以使用提供的代码来实现图像分类。这个代码已经自带了预训练权重和数据集，方便您使用。您可以直接使用相对路径进行运行，不需要进行任何修改。代码可以用于参加比赛项目、毕业设计等。

3. 实现Video Swin Transformer的具体步骤：
首先，将视频的每一帧输入到Patch Partition模块中进行分块。每个Patch由4x4个相邻像素组成，如果输入的是RGB三通道图像，那么每个Patch就有16个像素。然后通过Linear Embedding层对每个像素的channel数据做线性变换，将48维的数据映射到C维度上。在源码中，Patch Partition和Linear Embedding使用一个卷积层进行实现。具体的代码实现可以参考以下示例：

import paddle
import paddle.nn as nn

class PatchEmbedding(nn.Layer):
    def __init__(self, patch_size=4, embed_dim=96):
        super().__init__()
        self.patch_embed = nn.Conv2D(3, out_channels=96, kernel_size=4, stride=4)
        self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.patch_embed(x)  # [B, embed_dim, h, w]
        x = x.flatten(2)  # [B, embed_dim, h*w]
        x = x.transpose([0, 2, 1])
        x = self.norm(x)
        return x

另外，还需要进行Patch Merging的步骤，具体的实现可以参考代码中的示例。Patch Merging的目的是将经过Patch Partition的图像重新合并，以得到更高层次的特征表示。

这样，您就可以根据提供的代码和步骤来复现Video Swin Transformer了。