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%"]
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Transformer中维度

Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初由Google的DeepMind团队在2017年提出的Transformer模型在自然语言处理（NLP）任务上取得了突破性的成果。在Transformer中，维度主要涉及输入、隐藏状态和输出等几个关键概念：

1. **输入维度**：通常指每个输入序列的元素数量，比如对于一个句子，如果使用词嵌入，每个词就是一个维度。

2. **隐藏层维度（或称内向维度）**：这是模型内部处理信息的维度。在Transformer中，每一层都包含多个自注意力块和前馈神经网络（FFN），它们的输出通常会增加到隐藏层维度，比如常见的设置有64或128维度。

3. **嵌入维度**：这包括词嵌入维度和位置编码维度，它们将每个输入元素转换成固定长度的向量。比如BERT模型中，词嵌入维度一般为768。

4. **自注意力头数**：每个注意力块可能包含多个自注意力头，每个头通常对应一个独立的维度，这些头的输出再进行线性组合，形成最终的注意力输出。

5. **输出维度**：模型的最终输出取决于任务，比如在文本分类任务中，输出可能是固定长度的向量，其维度与类别数相匹配；在生成任务中，如机器翻译，输出可能是目标语言的词汇表大小。