transformer输入参数解释
时间: 2023-11-09 11:00:21 浏览: 70
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。
相关问题
transformer的参数
Transformer模型的参数包括:
- 嵌入层参数:嵌入层将输入的词汇或字符转化为向量表示,参数包括词嵌入矩阵和位置编码矩阵。
- 编码器层参数:编码器由多层自注意力层和前馈神经网络组成,每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 解码器层参数:解码器也由多层自注意力层、编码-解码注意力层和前馈神经网络组成,每一层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
- 多头注意力参数:多头注意力是Transformer模型中的关键组件,包括查询矩阵、键矩阵、值矩阵以及线性变换的权重矩阵和偏置向量。
- 前馈神经网络参数:前馈神经网络由两个全连接层组成,每个层都有自己的权重矩阵和偏置向量。
swin transformer的参数量
Swin Transformer是2021年提出的一种新型的Transformer模型,在ImageNet上取得了很好的效果。其参数量主要由以下几个方面组成:
1. Patch embedding:将图像分解成多个小块,通过一个线性变换将每个小块映射到一个低维向量。这一部分的参数量取决于小块的大小和映射后的向量维度,比如Swin-L模型中,小块大小为4x4,向量维度为192,因此这一部分参数量为37.8M。
2. Transformer encoder:由多个Transformer block组成,每个block包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这一部分参数量主要取决于block的个数和每个block内部的参数数量,比如Swin-L模型中,共有24个block,每个block内部的参数数量为4.8M,因此这一部分总参数量为115.2M。
3. Layer normalization:每个Transformer block中都包含Layer normalization,用于对输入和输出进行归一化处理。这一部分参数量与每个Transformer block内部参数数量相同,因此Swin-L模型中这一部分总参数量为4.8M。
4. MLP head:用于将Transformer encoder的输出映射到目标分类数上,比如Swin-L模型中,分类数为1000,因此这一部分参数量为1.9M。
综上所述,Swin-L模型的总参数量约为197.7M。