pytorch transformer 回归

为了回答关于PyTorch的Transformer回归的问题，我们需要引用提供的几个内容。首先，提供了一个链接，其中包含有关Transformer模型的详细信息。其次，提到了使用Transformer模型时需要注入一些任务相关的先验假设。这些假设可以在注意力机制、损失函数或模型结构上进行改变或优化。

因此，对于PyTorch中的Transformer回归，我们可以根据具体的任务需求来调整模型。在回归问题中，我们希望预测连续值而不是分类标签。为了实现这一点，我们可以对模型进行以下修改：

1. 模型架构：根据任务的特点，我们可以选择使用不同的Transformer架构。例如，可以尝试使用更深层的编码器-解码器结构或增加注意力头的数量来提高模型的表现。

2. 损失函数：对于回归任务，常用的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）和平均绝对误差（Mean Absolute Error）。我们可以根据具体情况选择合适的损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异。

3. 数据预处理：在回归任务中，数据预处理也很重要。我们可以对输入数据进行归一化、标准化或其他必要的处理以确保模型的稳定性和准确性。

综上所述，PyTorch的Transformer可以用于回归任务，但需要根据具体的任务需求进行调整和优化。通过修改模型架构、选择合适的损失函数和进行适当的数据预处理，我们可以使Transformer模型在回归问题上取得良好的表现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [（pytorch进阶之路二）transformer学习与难点代码实现](https://blog.csdn.net/qq_19841133/article/details/125528537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [PyTorch之线性回归](https://blog.csdn.net/Junds0/article/details/123320370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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