nn.TransformerEncoderLayer
https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.TransformerEncoder.html#torch.nn.TransformerEncoder
当使用这个层时,需要提供特定的输入数据。这些输入主要包括
-
输入序列(src): 这是主要的输入数据,通常是一个张量,其形状为
(S, N, E)
:S
是序列长度(即每个输入序列中的元素或词汇数量)(也可以是线性层的维度)。N
是批次大小(即同时处理的序列数量)。E
是特征数量(即每个元素的嵌入向量维度)。
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掩码(mask 或 src_key_padding_mask): 这些是可选参数,用于改变注意力机制的行为。
- 注意力掩码(mask): 通常用于遮蔽(屏蔽)序列中的某些部分,使模型在自注意力计算时忽略这些部分。这对于避免信息泄露,特别是在解码器中非常重要。在编码器中,它也可以用于特定目的,比如实现特定形式的注意力。
- 填充掩码(src_key_padding_mask): 这个掩码用于指示哪些元素是填充元素,不应该被模型考虑。这对于处理长度不一的序列非常重要,因为它允许模型知道哪些部分是填充的,从而在自注意力计算中忽略这些部分。
使用 nn.TransformerEncoderLayer
时,你通常会首先将你的原始输入(比如文本数据)转换为嵌入向量,可能还会加上位置编码,然后将这些数据作为输入序列提供给 nn.TransformerEncoderLayer
。如果需要,还会提供相应的掩码以处理序列中的特
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