transformer FN层
时间: 2024-06-04 17:05:22 浏览: 10
Transformer模型是近年来非常流行的自然语言处理模型,其中的Feedforward层是Transformer模型的核心组成部分之一。在Transformer模型中,Feedforward层通常被称为全连接层或者线性层,也有一些文献称其为FFN(Feedforward Network)。
在Transformer模型中,Feedforward层通常包含两个线性变换和一个非线性激活函数。具体来说,Feedforward层的输入是一个形状为(batch_size, seq_length, d_model)的张量,其中batch_size表示批次大小,seq_length表示序列长度,d_model表示词向量的维度。然后通过第一个线性变换将输入张量映射到形状为(batch_size, seq_length, d_ff)的张量,其中d_ff表示Feedforward层的隐藏层大小。接着,通过ReLU等非线性激活函数对隐藏层的输出进行处理,最后通过第二个线性变换将处理后的张量映射回到形状为(batch_size, seq_length, d_model)的张量。
在具体实现中,Feedforward层还可以包括一些正则化方法,如Dropout等,用于避免过拟合。
相关问题
transformer fn层
Transformer 模型中的 fn 层是指 Feedforward 网络层,它是 Transformer 模型中的一个重要组成部分。fn 层由两个线性变换和一个激活函数组成,其中第一个线性变换将输入向量映射到一个更高维度的空间,第二个线性变换将其映射回原始维度。激活函数通常是 ReLU 函数,它在两个线性变换之间进行。fn 层的作用是对每个位置的向量进行非线性变换,以便更好地捕捉序列中的局部特征。
以下是一个示例代码,展示了如何在 PyTorch 中实现 Transformer 模型中的 fn 层:
```python
import torch.nn as nn
class FeedForward(nn.Module):
def __init__(self, d_model, d_ff):
super(FeedForward, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ff)
self.relu = nn.ReLU()
self.linear2 = nn.Linear(d_ff, d_model)
def forward(self, x):
x = self.linear1(x)
x = self.relu(x)
x = self.linear2(x)
return x
```
vit transformer中mlp层代码
在 ViT(Vision Transformer)中,MLP (Multilayer Perceptron) 层被称为 `MlpBlock`,它由两个线性变换(Linear)和一个激活函数(GELU)组成。以下是 `MlpBlock` 的 PyTorch 实现代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MlpBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_features, mlp_ratio=4.0):
super(MlpBlock, self).__init__()
hidden_features = int(in_features * mlp_ratio)
self.fc1 = nn.Linear(in_features, hidden_features)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_features, in_features)
self.act_fn = nn.GELU()
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.act_fn(x)
x = self.fc2(x)
x = F.dropout(x, p=0.1)
x = x + input
return x
```
在上面的代码中,`in_features` 指的是输入特征的维度,`mlp_ratio` 是一个超参数,它控制了隐藏层的大小(即第一个线性变换的输出维度)相对于输入特征的大小。`MlpBlock` 的 `forward` 方法首先对输入数据进行第一个线性变换,然后通过激活函数(GELU)进行非线性变换,再进行第二个线性变换。之后,还进行了一个 dropout 操作,最后将该层的输出与输入相加并返回。这里的相加是指残差连接(Residual Connection),它有助于提高模型的训练效果。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![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)