transformer实例

Transformer是一种用于序列到序列（sequence-to-sequence）任务的神经网络模型。它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，其中编码器将输入序列编码为一个固定长度的向量表示，解码器则将该向量表示解码为输出序列。Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），它能够在不同位置之间建立关联，从而更好地捕捉序列中的长距离依赖关系。

在引用\[1\]中提到的例子中，作者基于https://github.com/cxl-ustb/AISTransformer的代码进行了修改，实现了一个用于船舶轨迹预测的Transformer模型。该模型可以根据输入的船舶轨迹数据预测未来的轨迹。

在引用\[2\]中提到了一个关于模型保存和加载的问题。当加载一个已有的模型pth文件后，模型在进行forward操作时，会自动找到源码中同名模型的forward函数。这是因为在加载模型时，会根据模型的类名来查找对应的实现。如果修改了模型的类名，加载模型后会出现找不到同名模型的错误。

原作者在实现Transformer结构时考虑了语音识别等任务的需求，因此可能存在一些冗余的结构。对于轨迹预测类任务，这些冗余的结构可能没有必要，但可以作为学习的参考。

总结来说，Transformer是一种用于序列到序列任务的神经网络模型，它通过自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系。在船舶轨迹预测任务中，可以使用修改后的Transformer模型进行预测。在加载模型时，需要注意模型类名的一致性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer入门-轨迹预测实例解析](https://blog.csdn.net/BIT_csy/article/details/129971757)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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