1.class Transformer(nn.Module):中Embeddings层的作用是什么?它的输入(input_ids)的shape中各个维度表示什么含义。
时间: 2023-05-24 08:06:38 浏览: 79
Embeddings层的作用是将输入的标记(token)转换为它们的嵌入表示,即将每个标记映射为一个向量。这个嵌入向量在模型中可以被视为标记的实际输入,并包含了关于标记的语义信息。
input_ids的shape中各个维度表示的含义是:
- 第一维:表示输入序列的批次数量。
- 第二维:表示输入序列的最大长度。
- 第三维:表示标记的ID编号。
相关问题
class Transformer(nn.Module):中Embeddings层的作用是什么?
Embeddings层的作用是将输入的离散化的token(例如单词、字母或其他符号)转化为稠密的向量表示,称为embedding。这个过程是通过查找并返回预训练好的embedding值来完成的。这个过程可以捕捉到token之间的语义关系,使得模型能够更好地处理自然语言处理任务。在Transformer模型中,Embeddings层还包括对位置编码的处理,以捕捉输入序列的顺序信息。
在pytorch的Transformer中,这句话是什么意思:out_poi = self.decoder_poi(x)
这句话的意思是,将输入张量x通过self.decoder_poi进行解码,得到解码后的张量out_poi。在Transformer中,encoder和decoder都采用了多头注意力机制,所以可以将输入经过多层注意力计算和前馈神经网络计算,最终得到解码结果。具体实现过程可以参考Transformer的论文和代码。