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torch.nn.TransformerEncoderLayer层介绍

nn.TransformerEncoderLayer 是 PyTorch 中 Transformer 模型的基本组成部分之一,它用于处理序列数据,通常是用来编码输入的序列特征。在 Transformer 中,编码器由多个这样的层堆叠而成。

每个 TransformerEncoderLayer 由两部分组成:

  1. 多头自注意力机制(Multi-head Self-Attention):它使得输入序列的每个元素能够关注序列中的其他元素,从而提取重要的上下文信息。
  2. 前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network):用于进一步处理每个序列元素的特征信息。它是逐元素进行的,不同序列位置上的特征不会相互影响。

1. nn.TransformerEncoderLayer 参数介绍

class torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation='relu')
  • d_model:输入和输出张量的特征维度(embedding size),即输入序列中每个位置的向量长度。
  • nhead:多头自注意力机制中的注意力头数。通过使用多头注意力,模型可以从不同的“角度”来捕捉序列的依赖关系。
  • dim_feedforward
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