pytorch transformer模型
时间: 2023-08-22 18:04:57 浏览: 157
Transformer模型是一种基于注意力机制的模型,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。注意力机制是一种通过对输入序列中不同位置的信息进行加权,以便更好地捕捉序列中的重要信息的方法。自注意力机制是Transformer模型中的一种特殊类型的注意力机制,它能够同时考虑输入序列中的所有位置来计算注意力权重。多头注意力机制则是通过对自注意力机制进行多次计算,每次使用不同的线性映射来学习不同的表示。位置编码是Transformer模型中用于表示输入序列中不同位置的信息的一种方法,它通过将位置信息编码为向量,并将其与输入序列的词向量相加来获得最终的表示。总的来说,Transformer模型通过自注意力机制和位置编码来实现对序列的建模,并通过多层的编码器和解码器来进行序列的处理和生成。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Transformer - PyTorch](https://blog.csdn.net/weixin_51221144/article/details/122831296)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pytorch:使用Transformer构建语言模型](https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/105766731)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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