transformer的输入维度

Transformer的输入维度通常是一个三维张量，其形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_size]。其中，batch_size 表示输入的数据样本数，sequence_length 表示每个样本的序列长度，hidden_size 表示每个单词的向量表示的维度。例如，在使用Transformer进行自然语言处理任务时，batch_size通常是一批次中的文本数量，sequence_length表示每个文本中单词的数量，hidden_size则是单词的向量表示的维度。需要注意的是，在输入到Transformer之前，一般需要将文本中的每个单词先转换为其对应的词向量。

相关问题

transformer position维度

在Transformer模型中，位置编码的维度与输入embedding的维度是一样的。引用中提到，为了让位置信息参与训练，需要构造一个与输入embedding维度一样的矩阵，并将其加到输入embedding中。这样，位置编码的维度就与输入embedding的维度保持一致。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Transformer的position embedding](https://blog.csdn.net/weixin_37539396/article/details/105974779)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Transformer：Position Embedding解读](https://blog.csdn.net/weixin_45424997/article/details/108503792)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

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。