transformer输入数据的纬度

Transformer的输入数据维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_size)，其中batch_size表示批量大小，sequence_length表示序列长度，embedding_size表示词嵌入向量的维度。具体来说，对于一个文本序列，首先需要将每个单词转换为对应的词嵌入向量，然后将这些词嵌入向量按照顺序组成序列，最后将序列的维度调整为(batch_size, sequence_length, embedding_size)的形式作为Transformer的输入。

相关问题

geo transformer

### Geo Transformer原理

Geo Transformer是一种基于Transformer架构的空间数据处理模型，旨在有效捕捉地理空间中的依赖关系。传统Transformer通过自注意力机制来建模序列间的相互作用，而Geo Transformer则引入了地理位置信息作为额外输入特征，从而增强了对于具有明显空间分布特性的数据分析能力[^1]。

具体来说，在标准的多头自注意层之前或之后加入了一个专门设计的位置编码模块——该模块不仅考虑了一维的时间顺序位置，还特别针对二维甚至三维坐标进行了优化扩展。这种改进使得网络能够更好地理解和学习到不同地点之间的相对距离及其潜在联系[^2]。

import torch.nn as nn

class PositionalEncoding(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))
        
        # 对于经纬度等地理信息做特殊处理
        latitudes = ...  # 假设这里已经获取到了一系列纬度值
        longitudes = ...  # 同样假设这里是经度列表
        
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term) + some_function(latitudes)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term) + another_function(longitudes)

        self.register_buffer('pe', pe.unsqueeze(0))

    def forward(self, x):
        return x + self.pe[:, :x.size(1)]

上述代码展示了如何创建一个带有增强型位置编码器的PyTorch类实例，其中`some_function()` 和 `another_function()` 是用于转换地理坐标的函数，它们可以是简单的线性变换或其他更复杂的映射方式取决于实际需求。

### 应用场景

Geo Transformer广泛应用于各种涉及地理信息系统(GIS)的任务当中：

- **交通流量预测**：通过对城市道路网上的车辆移动模式进行分析，帮助规划者制定更加合理的路线调度方案；

- **气象预报**：结合卫星云图和其他观测站的数据源，提高天气现象变化趋势判断准确性；

- **环境监测**：评估污染物质扩散路径以及影响范围，支持政府机构采取及时有效的治理措施；

- **灾害响应管理**：快速定位受灾区域并分配救援资源，减少人员伤亡和财产损失风险。

transformer航迹预测

### 使用Transformer模型实现航迹预测的方法

#### 数据准备
为了使用Transformer模型进行航迹预测，首先需要收集并整理历史航迹数据。这些数据通常包括时间戳、位置坐标（经度和纬度）、速度以及方向等信息。确保数据集具有足够的长度来捕捉飞行模式的变化趋势。

#### 特征工程
基于原始轨迹点构建输入特征向量对于提升预测性能至关重要。除了基本的位置参数外，还可以考虑加入辅助变量如天气条件、航班计划等因素作为额外维度，增强模型的理解能力[^2]。

#### 构建Transformer架构
采用标准的编码器-解码器结构搭建Transformer框架用于处理序列化的时间序列数据：

import torch.nn as nn

class PositionalEncoding(nn.Module):

    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)

    def forward(self, x):
        return x + self.pe[:x.size(0), :]

class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, input_dim, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(input_dim)
        encoder_layers = TransformerEncoderLayer(input_dim, nhead, nhid, dropout)
        self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
        self.encoder = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.decoder = nn.Linear(input_dim, 1)

        self.init_weights()

    def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):
        mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
        mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
        return mask

    def init_weights(self):
        initrange = 0.1
        self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)

    def forward(self, src):
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            device = src.device
            mask = self._generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(device)
            self.src_mask = mask

        src = self.encoder(src) * math.sqrt(ninp)
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output[-1]

此代码片段定义了一个简单的PyTorch版本的Transformer模型，适用于接收多维时间序列作为输入，并输出下一个时刻的状态估计值。

#### 训练过程优化
考虑到航迹数据可能存在长时间跨度的特点，在训练过程中适当调整超参数设置有助于获得更好的泛化效果。官方推荐通过增加warm-up阶段逐步升高初始学习率，并随后缓慢衰减的方式来进行优化；同时降低批量大小下的单GPU训练的学习率以防止过拟合现象的发生[^4]。

#### 应用实例分析
在航空领域内已有研究证明利用改进后的Transformer-LSTM混合模型可以显著改善对未来路径走向判断准确性的问题。这类组合不仅继承了LSTM擅长记忆长期依赖性的优点，同时也发挥了自注意力机制善于挖掘局部关联特性的长处，从而实现了更精准可靠的航迹推测服务[^3]。