transformer线性变换

在Transformer模型中，线性变换是指通过一个全连接神经网络将输入向量映射到一个更大的向量空间中。这个线性变换层通常被用于将Decoder组件产生的向量投射到一个比它大得多的向量，被称作对数几率（logits）的向量。这个对数几率向量的长度通常与模型的输出词表中的单词数量相对应。

通过线性变换层，模型可以将Decoder组件产生的向量映射到一个更大的向量空间，使得每个单元格对应一个单词的分数。这些分数可以被看作是每个单词在当前时间步的重要性或概率。接下来，通过Softmax层，这些分数会被转化为概率值，这些概率值都是正数且总和为1.0。最终，概率最高的单元格会被选中，并且对应的单词会作为当前时间步的输出。

下面是一个示例代码，演示了如何使用线性变换层和Softmax层进行Transformer模型的线性变换操作：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义线性变换层
linear = nn.Linear(in_features, out_features)

# 定义Softmax层
softmax = nn.Softmax(dim=1)

# 输入向量
input_vector = torch.randn(batch_size, in_features)

# 线性变换
output_vector = linear(input_vector)

# Softmax操作
probabilities = softmax(output_vector)

在这个示例中，`in_features`表示输入向量的特征维度，`out_features`表示线性变换后的向量的维度。`batch_size`表示输入向量的批次大小。通过线性变换层`linear`，我们可以将输入向量`input_vector`映射到一个更大的向量空间中，得到输出向量`output_vector`。然后，通过Softmax层`softmax`，我们可以将输出向量中的分数转化为概率值`probabilities`。