TransformerEncoderLayer的参数详解

TransformerEncoderLayer 是 Transformer 模型中的一个组件，用于对输入进行编码。它由多个子层组成，包括多头注意力机制、前馈神经网络和残差连接等。

具体来说，TransformerEncoderLayer 的参数详解如下：

1. d_model：输入的特征维度大小。

2. nhead：注意力机制中的头数，也就是多头注意力机制的数量。

3. dim_feedforward：前馈神经网络中隐藏层的维度大小。

4. dropout：用于控制模型的 dropout 比例，以减少过拟合。

5. activation：前馈神经网络中的激活函数。

TransformerEncoderLayer 还有一些可选参数，具体如下：

1. norm1：第一层子层的归一化层。如果未指定，则默认为 LayerNorm(d_model)。

2. norm2：第二层子层的归一化层。如果未指定，则默认为 LayerNorm(d_model)。

3. dim_inner：多头注意力机制中注意力矩阵和值矩阵的内部维度大小。默认为 None，表示与 d_model 相等。

4. dropout_attn：注意力机制中的 dropout 比例。如果未指定，则使用全局的 dropout 值。

5. dropout_ffn：前馈神经网络中的 dropout 比例。如果未指定，则使用全局的 dropout 值。

总之，TransformerEncoderLayer 的参数主要包括输入特征维度、注意力机制的头数、前馈神经网络的维度、dropout 比例等，它们用于配置编码器层的结构和行为。