transformer的embeddings
时间: 2023-09-30 09:11:21 浏览: 47
在Transformer中,Embedding层用于将文本数据转换为数字张量表示。经过Embedding层后,我们会得到一个三维的数据,其中第一维表示共有几句话,第二维表示每句话有多少个字,第三维表示每个字使用多少数据进行表示(即词嵌入维度d_model)。
此外,在Embedding层后,还需要添加Positional Encoding层信息。Positional Encoding层用于表达文本中的位置关系,以避免信息错误解读。通常,我们使用torch.arange(0, max_len)创建一个1维列表,并通过unsqueeze(1)和unsqueeze(0)操作将其变为形状为(1, max_len, 1)的张量。然后,使用math.sin()函数和math.cos()函数对张量进行变换,将张量第二维下标为奇数的部分进行sin函数变换,将张量第二维下标为偶数的部分进行cos函数变换。
最后,在将Positional Encoding层数据与Embedding层后的数据相加时,如果Positional Encoding数据不需要变换,则直接相加;如果需要进行训练,则使用Variable()方法进行封装,然后再相加。这样完成了对Embedding层和Positional Encoding层的处理。
相关问题
transformer语义匹配
根据提供的引用内容,Transformer在语义分割中的使用主要有两种方式:patch-based Transformer和query-based Transformer。其中,patch-based Transformer是将图像分成多个patch,然后将每个patch作为输入,通过Transformer进行特征提取和语义分割。而query-based Transformer则是通过在Transformer中引入object queries或mask embeddings来实现语义匹配。
具体来说,patch-based Transformer主要有以下两种应用:
1. SETR:这是一种基于patch-based Transformer的语义分割模型,它将图像分成多个patch,然后将每个patch作为输入,通过Transformer进行特征提取和语义分割。相比于传统的卷积神经网络,SETR可以更好地处理大尺度图像,并且具有更好的语义分割效果。
2. Segformer:这是另一种基于patch-based Transformer的语义分割模型,它通过引入transformer encoder和decoder来实现语义分割。相比于传统的卷积神经网络,Segformer可以更好地处理大尺度图像,并且具有更好的语义分割效果。
而query-based Transformer主要有以下两种应用:
1. Transformer with Object Queries:这是一种基于query-based Transformer的语义分割模型,它通过在Transformer中引入object queries来实现语义匹配。具体来说,它将图像中的每个物体表示为一个query,然后通过计算每个query与图像中的每个位置之间的相似度来实现语义匹配。
2. Transformer with Mask Embeddings:这是另一种基于query-based Transformer的语义分割模型,它通过在Transformer中引入mask embeddings来实现语义匹配。具体来说,它将图像中的每个像素表示为一个query,然后通过计算每个query与图像中的每个位置之间的相似度来实现语义匹配。
transformer vit
Transformer ViT(Vision Transformer)是一种使用Transformer模型处理计算机视觉任务的方法。传统的计算机视觉模型主要使用卷积神经网络(CNN),而ViT将Transformer模型引入视觉领域。
ViT通过将图像划分为一系列的图像拆分块(或称为图像补丁),然后将这些图像块转换为序列数据,以便Transformer模型能够处理。每个图像块通过一个线性投影层转化为序列中的一个向量表示。这些向量表示将作为输入序列传递给Transformer编码器,用于学习图像的特征表示。
ViT的一个关键组件是所谓的“位置嵌入”(position embeddings),它为每个输入图像块提供了位置信息。在Transformer模型中,位置嵌入用于捕捉序列中元素之间的相对位置关系。
通过使用Transformer模型,ViT可以学习到图像的全局特征,而不需要局部感知字段和卷积层。这使得ViT在处理大规模图像数据集时具有一定的优势,并且在某些计算机视觉任务上取得了很好的性能,如图像分类、目标检测和语义分割等。
需要注意的是,ViT对于较大的输入图像可能需要更多的计算资源和更长的训练时间,因此在实际应用中需要权衡计算资源和性能要求。同时,ViT也有一些改进版本,如DeiT(Distilled Vision Transformer)、Swin Transformer等,它们对ViT进行了改进和优化,以进一步提高性能和效率。