解释一下transformer decoder里的维度变换

在Transformer模型中，Decoder部分主要负责生成输出序列。Decoder由多个Decoder层组成，每个Decoder层包含两个子层：多头自注意力机制和前向神经网络。在Decoder中，输入是Encoder的输出向量，以及上一个Decoder层的输出向量。

在Decoder中的每个子层中，都会涉及到维度变换。其中，多头自注意力机制的输入和输出维度都是一样的，都是d_model。而前向神经网络的输入和输出维度也是一样的，都是d_model。在这两个子层中，线性层的权重矩阵的维度也与d_model相同。

在Decoder中，每个Decoder层的输出向量的维度也是d_model。但是，为了实现残差连接和层归一化，还需要将Decoder层的输出向量和输入向量相加，并进行一次线性变换和层归一化。这里的线性变换的权重矩阵的维度是d_model x d_model，而层归一化的参数向量的维度是d_model。

总之，Transformer Decoder中的维度变换主要涉及到输入和输出向量的维度、线性层的权重矩阵的维度、以及层归一化的参数向量的维度。这些维度都与d_model有关。

相关问题

transformer的维度

Transformer模型中有几个重要的维度：

1. 输入序列维度（input sequence dimension）：表示输入序列的长度，通常用$n$表示。

2. 词嵌入维度（embedding dimension）：表示将词语映射到向量空间后的维度，通常用$d_{model}$表示。

3. 注意力头数（number of attention heads）：表示每个位置的信息可以被分为多少个注意力头进行处理，通常用$h$表示。

4. 中间层维度（feed-forward dimension）：表示Transformer中两个线性变换之间的维度，通常用$d_{ff}$表示。

5. 编码器层数（number of encoder layers）：表示Transformer中编码器的层数，通常用$L$表示。

6. 解码器层数（number of decoder layers）：表示Transformer中解码器的层数，通常用$L$表示。

这些维度的取值可以根据具体应用来调整。例如，对于较长的输入序列，可以增加输入序列维度和编码器层数；对于需要更细粒度的信息提取，可以增加注意力头数；对于需要更丰富的特征表示，可以增加词嵌入维度和中间层维度。

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`。