nn.transformer 参数

nn.transformer 是一个在 PyTorch 中实现的用于构建 Transformer 模型的模块。它具有许多可配置的参数，这些参数可以根据具体的任务和需求进行调整。以下是一些常见的参数：

- d_model：表示 Transformer 模型中隐藏层的维度大小。默认值为 512。
- nhead：表示 Transformer 模型中多头注意力机制中头的数量。默认值为 8。
- num_encoder_layers：表示 Transformer 模型中编码器层数的数量。默认值为 6。
- num_decoder_layers：表示 Transformer 模型中解码器层数的数量。默认值为 6。
- dim_feedforward：表示 Transformer 模型中前馈神经网络隐藏层的维度大小。默认值为 2048。
- dropout：表示 Transformer 模型中使用的 dropout 概率。默认值为 0.1。
- activation：表示 Transformer 模型中使用的激活函数类型。默认值为 "relu"。

这些参数可以在创建 nn.Transformer 对象时进行设置，例如：

transformer_model = nn.Transformer(d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation="relu")

这只是一些常见的参数，实际使用时还可以根据具体情况进行调整。