model = Transformer(feature_size=64, num_layers=4, dropout=0.1)是什么意思
时间: 2024-04-03 12:36:55 浏览: 15
这行代码是定义了一个Transformer模型,其中:
- feature_size=64: 模型中词嵌入(embedding)的维度为64。这意味着每个单词都被表示为一个64维的向量。
- num_layers=4: 模型中的Transformer层数为4。这意味着输入序列将被送入4个Transformer层进行处理。
- dropout=0.1: 在Transformer层之间添加了一个Dropout层,丢弃率(dropout rate)为0.1。Dropout层在训练过程中以一定的概率随机丢弃一些神经元,从而防止模型过拟合。
综上所述,这行代码定义了一个由4个Transformer层组成的模型,它的输入是一个由词嵌入向量组成的序列,每个向量的维度为64。模型中还包含了一个Dropout层以防止过拟合。
相关问题
def __init__(self,feature_size=64,num_layers=4,dropout=0.1):
这是一个Python类的构造函数,它有三个参数:feature_size,num_layers和dropout。
feature_size表示模型中每个词向量的维度大小,num_layers表示模型中的Transformer层数,dropout表示模型中的Dropout概率。
在初始化类的实例时,可以根据需要为这些参数指定不同的值。例如,可以创建一个feature_size为128、num_layers为6、dropout为0.2的实例:
```
model = MyClass(feature_size=128, num_layers=6, dropout=0.2)
```
self.src_mask = None self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size) self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout) self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers) self.decoder = nn.Linear(feature_size,1) self.init_weights()
这些代码是Transformer类的构造函数中的一部分,它们定义了Transformer模型的各个组件及其参数。
- `self.src_mask = None`:这是一个源端的掩码,初始值为None。在attention计算中,当某个位置的掩码为1时,表示该位置的信息不应该被考虑,因此可以在构造函数中初始化为None。
- `self.pos_encoder = PositionalEncodingTwo(feature_size)`:这是一个位置编码器,用于将输入序列中的每个位置映射到一个固定的向量表示。这里使用的是PositionalEncodingTwo类,它将位置编码的向量加到输入嵌入中,以便模型可以更好地处理序列数据。
- `self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`:这是一个Transformer编码器层,它由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerEncoderLayer类,它的d_model参数表示输入和输出的特征维度,nhead表示多头注意力的头数,dropout表示Dropout概率。
- `self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_layers)`:这是一个Transformer编码器,它由多个编码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerEncoder类,它的第一个参数是编码器层,第二个参数是编码器层数。
- `self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=feature_size, nhead=8, dropout=dropout)`:这是一个Transformer解码器层,它也由多头注意力和前馈神经网络组成。这里使用的是nn.TransformerDecoderLayer类,它的参数与编码器层相同。
- `self.transformer_decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_layers)`:这是一个Transformer解码器,它也由多个解码器层堆叠而成。这里使用的是nn.TransformerDecoder类,它的第一个参数是解码器层,第二个参数是解码器层数。
- `self.decoder = nn.Linear(feature_size,1)`:这是一个线性层,用于将Transformer解码器的输出映射到一个标量值。这里将特征维度(feature_size)的向量映射到一个标量,以便进行回归任务。
- `self.init_weights()`:这是一个初始化权重的函数,用于初始化模型的参数。
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