送入transformer的序列
时间: 2023-08-29 16:12:20 浏览: 36
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:
```python
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
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。
```python
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。
```python
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。
```python
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。
如果一个batch是10,是不是意味着一次送入10条序列向量给transformer
不完全正确。如果使用Transformer进行序列处理,一个batch大小为10意味着同一时间将同时处理10个序列。每个序列由多个序列元素组成,每个序列元素都是一个向量。具体来说,如果使用Transformer的编码器对一个batch中的序列进行处理,每个序列将被视为一个独立的输入序列,它们将同时传递给Transformer进行处理。
在处理序列时,每个序列元素都具有一定的位置信息,这些位置信息将被动态地编码成向量,并与序列元素的向量一起传递给Transformer编码器。因此,在一个batch大小为10的情况下,每个batch中的每个序列都是由多个序列元素组成的,每个序列元素都是一个向量,这些序列将同时传递给Transformer进行处理。
需要注意的是,每个序列元素的向量长度可以是不同的,但是在同一个batch中的所有序列元素的向量长度必须是相同的,因为它们需要被组成一个矩阵输入到Transformer中进行处理。如果不同序列元素的向量长度不同,可以使用填充(padding)或截断(truncation)等方法来将它们转换为相同的长度。