transformer的encode
时间: 2023-10-01 18:04:26 浏览: 14
Transformer 的编码器(encoder)是由多个相同的层组成的。每个层都有两个子层:一个多头自注意力机制子层和一个全连接前馈神经网络子层。这两个子层之间还有一个残差连接和一个层归一化(layer normalization)操作。
在多头自注意力机制子层中,输入序列会被分别映射到多个不同的注意力头上,并且每个注意力头会计算出输入序列中每个位置与其他位置的注意力权重。这些注意力头的输出会被拼接起来,然后通过一个全连接层进行处理。在全连接前馈神经网络子层中,每个位置的向量会被独立地通过两个线性变换并接一个激活函数得到结果。
最后,编码器会将多个层的输出连续地传递给解码器,以供后续的解码器生成任务使用。
相关问题
将图像序列数据送入标准Transformer encode
在计算机视觉领域,将图像数据送入神经网络之前,一般需要进行数据预处理操作,其中标准的Transformer encode是其中的一种。下面提供一个常见的图像预处理方法——将图像进行标准化处理,并调整图像大小,然后进行ToTensor操作,最后送入预训练好的ResNet网络进行特征提取,其中的标准化和ToTensor操作就是Transformer encode的一种形式。
1. 标准化处理
在标准化之前,我们需要将图像转为numpy数组格式,然后对其进行标准化处理。
```python
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
img_np = np.array(img)
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]
img_np = (img_np / 255 - mean) / std
```
其中,mean和std是在ImageNet上的统计得出的数据。
2. 调整图像大小
调整图像大小是为了适应网络的输入大小,可以使用torchvision中的transforms对图像进行Resize操作。
```python
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),])
img = transform(img)
```
3. ToTensor操作
调整后的图像需要转为Tensor格式,这可以使用transforms中的ToTensor操作。
```python
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor()
])
img = transform(img)
```
经过上述处理后,图像数据就可以送入预训练好的ResNet网络进行特征提取。
transformer的encode部分输入输出是什么
transformer的encode部分的输入是一个序列(sequence)的token表示,输出是这个序列的表示(representation)。具体来说,输入是一个包含n个token的序列,每个token用一个d维向量表示,可以用矩阵X表示(X的大小是d×n)。输出是这个序列的表示,也是一个d维向量,可以用向量z表示。在Transformer中,这个对序列进行编码的过程叫做self-attention(自注意力)机制,它能够让模型在编码序列的过程中更好地捕捉序列之间的关系,提高模型的性能。