vision transformer中torch.concat()
时间: 2023-08-23 20:09:48 浏览: 43
在 Vision Transformer 中,torch.concat() 函数用于将多个张量(tensors)在指定的维度上拼接(concatenate)起来。它的使用方式如下:
```python
result = torch.cat(sequence_of_tensors, dim=dimension)
```
其中,sequence_of_tensors 是一个张量序列,dim 是要拼接的维度。
例如,假设我们有两个形状为 (2, 3) 的张量 a 和 b:
```
a = tensor([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
b = tensor([[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
```
我们想要将这两个张量在第 0 维上拼接起来,可以这样做:
```python
c = torch.cat([a, b], dim=0)
```
得到的结果是:
```
tensor([[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6],
[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
```
在 Vision Transformer 中,这个函数通常用于将图像的 patches 拼接成一个大的张量,以便输入到 Transformer 中进行处理。
相关问题
torch.nn.Transformer
torch.nn.Transformer是PyTorch深度学习框架中的一个模块,用于实现Transformer模型。Transformer模型是一种用于处理序列数据的架构,广泛应用于自然语言处理任务中,如机器翻译和语言生成等。
Transformer模型由编码器和解码器组成,每个编码器和解码器由多个编码层或解码层堆叠而成。在每个编码层和解码层中,都包含了自注意力机制和前馈神经网络。
在PyTorch中,通过使用nn.TransformerEncoderLayer和nn.TransformerEncoder来实现编码器部分,通过使用nn.TransformerDecoderLayer和nn.TransformerDecoder来实现解码器部分。编码器将输入序列转换为一系列特征向量,而解码器将特征向量转换为输出序列。
下面是一个使用nn.TransformerEncoderLayer和nn.TransformerEncoder的示例代码:
```
import torch
import torch.nn as nn
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8)
transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6)
src = torch.rand(10, 32, 512)
out = transformer_encoder(src)
```
这段代码中,我们创建了一个具有512维度和8个注意力头的编码器层。然后,我们将该编码器层堆叠6次,并创建一个Transformer编码器。最后,我们将一个形状为(10, 32, 512)的输入序列传递给编码器,并得到输出序列out。
请注意,这只是一个示例代码,并非完整的Transformer模型。
import torch from transformer import CutTaskModel,PositionalEncoding model=CutTaskModel() model= torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt') src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]]) # tgt从<bos>开始,看看能不能重新输出src中的值 tgt = torch.LongTensor([[0]]) # 一个一个词预测,直到预测为<eos>,或者达到句子最大长度 for i in range(20): # 进行transformer计算 out = model(src, tgt) # 预测结果,因为只需要看最后一个词,所以取`out[:, -1]` predict = model.predictor(out[:, -1]) # 找出最大值的index y = torch.argmax(predict, dim=1) # 和之前的预测结果拼接到一起 tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1) # 如果为<eos>,说明预测结束,跳出循环 if y == 1: break print(tgt) 这是源代码
在你的代码中,出现了一个错误。错误发生在 `tgt = torch.concat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)` 这一行。正确的方法是使用 `torch.cat` 而不是 `torch.concat`。
请将这一行代码修改为:`tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)`。
修改后的代码如下所示:
```python
import torch
from transformer import CutTaskModel, PositionalEncoding
model = CutTaskModel()
model = torch.load('./teach_transformer/teach_transformer.pt')
src = torch.LongTensor([[0, 4, 3, 4, 6, 8, 9, 9, 8, 1, 2, 2]])
tgt = torch.LongTensor([[0]])
for i in range(20):
out = model(src, tgt)
predict = model.predictor(out[:, -1])
y = torch.argmax(predict, dim=1)
tgt = torch.cat([tgt, y.unsqueeze(0)], dim=1)
if y == 1:
break
print(tgt)
```
这样修改后,应该能够解决你遇到的问题。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)