送入transformer的序列

Transformer 模型通常接受的序列格式是 tokenized（分词）后的文本序列。这些序列需要被转换成数字 ID 序列，以便输入到模型中。

以下是一个示例 Python 代码，将一段文本序列进行分词并转换为数字 ID 序列：

import transformers

# 加载分词器
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 定义输入文本
text = "This is an example sentence."

# 分词并转换为数字 ID 序列
tokenized_text = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)

在这个示例中，我们使用了 Hugging Face 的 Transformers 库中的 BertTokenizer，将输入的文本序列 "This is an example sentence." 分词，并添加了特殊的 token（例如，[CLS] 和 [SEP]），最后转换为数字 ID 序列。这个数字 ID 序列就可以作为 Transformer 模型的输入。

相关问题

送入Transformer进行运算

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google在2017年提出的，主要用于处理序列数据，如文本和语音等。在输入到Transformer模型之前，数据通常需要经过预处理步骤：

1. **标记化（Tokenization）**：将文本分割成一个个可处理的单元，比如单词或子词（对于英文通常是wordpieces、BPE或char级别的tokens），并为每个单位分配一个唯一的ID。

2. **编码（Embedding）**：将这些标记化的tokens映射到一个连续的向量空间，这个过程通过嵌入层（Embedding Layer）完成，通常会包括词嵌入（Word Embeddings）、位置编码（Positional Encoding）等，为模型提供词汇信息和顺序信息。

3. **添加前缀（Padding/Truncation）**：为了保持输入序列长度的一致性，如果序列过长，可能会截断；如果过短，则可能会用填充符号（例如，<pad>）填充到最长长度。

4. **批次处理（Batching）**：多个样本合并成一个批次，以便利用GPU的并行计算能力提高训练速度。

将处理后的输入数据送入Transformer模型中，它通常会经历几个主要阶段：
- **多头自注意力（Multi-Head Attention）**：通过多个注意力头并行计算，捕捉不同粒度的依赖关系。
- **前馈神经网络（Feedforward Networks）**：对注意力结果进行线性变换和激活函数操作，进一步提取特征。
- **残差连接（Residual Connections）**：通过添加跳过连接，帮助信息直接传递，防止梯度消失或爆炸。
- **层间归一化（Layer Normalization）**：有助于每层的稳定训练。
- **堆叠多层（Stacking Layers）**：通过堆叠多层Transformer模块，模型逐渐学习更复杂的表示。

当所有这些操作完成后，输出的序列向量可以用于后续的任务，比如分类、生成或者问答等。

将图像序列数据送入标准Transformer encode

在计算机视觉领域，将图像数据送入神经网络之前，一般需要进行数据预处理操作，其中标准的Transformer encode是其中的一种。下面提供一个常见的图像预处理方法——将图像进行标准化处理，并调整图像大小，然后进行ToTensor操作，最后送入预训练好的ResNet网络进行特征提取，其中的标准化和ToTensor操作就是Transformer encode的一种形式。

1. 标准化处理
在标准化之前，我们需要将图像转为numpy数组格式，然后对其进行标准化处理。

import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms

img_np = np.array(img)
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]
img_np = (img_np / 255 - mean) / std

其中，mean和std是在ImageNet上的统计得出的数据。

2. 调整图像大小
调整图像大小是为了适应网络的输入大小，可以使用torchvision中的transforms对图像进行Resize操作。

transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),])
img = transform(img)

3. ToTensor操作
调整后的图像需要转为Tensor格式，这可以使用transforms中的ToTensor操作。

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor()    
])
img = transform(img)

经过上述处理后，图像数据就可以送入预训练好的ResNet网络进行特征提取。