.nn.TransformerEncoderLayer

时间: 2023-07-19 17:58:14 浏览: 101
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Transformer中的Encoder、Decoder

.nn.TransformerEncoderLayer是PyTorch中的一个类，用于构建Transformer模型的编码器层。它采用自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward network）构建了一层神经网络模块，用于对输入进行编码。其中，自注意力机制用于捕捉输入序列中的相关性，前馈神经网络用于对每个位置的特征进行非线性变换和映射。TransformerEncoderLayer可以通过堆叠多个实例来构建一个完整的Transformer编码器。
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self.transformer_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=2048, nhead=8) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_layers, num_layers=6) self.classification_head = nn....

self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()

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