transformer 输入张量

引用中的代码显示了一个使用TransformerEncoderLayer的示例。在这个示例中，输入张量x的形状是(2, 8, 2)，其中2表示批量大小，8表示序列长度，2表示输入特征的维度。因此，输入张量是一个大小为2的批次中包含8个序列，每个序列具有2个特征的张量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer输出张量的值全部相同？！](https://blog.csdn.net/LittleSeedling/article/details/129214385)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

transformer输入参数解释

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。Transformer的输入参数包括以下几个：

1. input_ids：输入序列的token id，是一个形状为[batch_size, sequence_length]的整数张量。
2. attention_mask：用于指示哪些token是padding token，哪些是真实的token。如果是padding token，则对应位置为0，否则为1。形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
3. token_type_ids：用于区分不同句子的token id，如果只有一个句子则全为0。形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
4. position_ids：用于表示每个token在序列中的位置信息，形状为[batch_size, sequence_length]的张量。
5. inputs_embeds：输入序列的嵌入表示，可以直接传入嵌入向量而不是token id。形状为[batch_size, sequence_length, embedding_size]的张量。

swin transformer 输入 尺寸 增大

要增大Swin Transformer的输入尺寸，可以通过以下步骤实现：

1. 修改输入张量的大小。可以通过调整输入图像的分辨率或者增加输入图像的通道数来增大输入张量的大小。

2. 调整Swin Transformer的层数和通道数。增加网络的深度和宽度可以提高网络的表达能力，从而提高模型的性能。

3. 调整Swin Transformer的超参数。例如，可以增加模型的头数、改变块的数量和大小、调整注意力机制的参数等等。

注意，在增大Swin Transformer的输入尺寸时，需要注意模型的计算资源和内存占用情况，避免出现过拟合或者内存溢出的问题。