1、nn.TransformerEncoder
nn.TransformerEncoder 是 PyTorch 中的一個(gè)模塊，用于構(gòu)建 Transformer 模型中的編碼器。Transformer 是一種強(qiáng)大的序列到序列模型，廣泛應(yīng)用于自然語言處理的各個(gè)領(lǐng)域。
在 nn.TransformerEncoder 中，我們可以定義多個(gè) nn.TransformerEncoderLayer，每個(gè) nn.TransformerEncoderLayer 包含了多頭自注意力機(jī)制、殘差連接和前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等組件。這些組件組成了 Transformer 編碼器的基本結(jié)構(gòu)，并且可以通過簡單的復(fù)制來構(gòu)建深度更高、參數(shù)量更大的編碼器。
在使用 nn.TransformerEncoder 時(shí)，我們需要將輸入序列作為一個(gè)三維張量傳入。具體來說，輸入的形狀應(yīng)該是 (seq_len, batch_size, input_dim)，其中 seq_len 表示輸入序列的長度，batch_size 表示每個(gè) batch 中包含的樣本數(shù)，input_dim 表示輸入特征的維度。
經(jīng)過 nn.TransformerEncoder 處理后，輸出也是一個(gè)三維張量，其形狀與輸入相同，即 (seq_len, batch_size, input_dim)。該輸出可作為下游任務(wù)的特征表示或直接作為預(yù)測結(jié)果。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-415595.html
2、torch_geometric是一個(gè)專門用于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PyTorch庫，提供了多種用于圖學(xué)習(xí)的模型、層和函數(shù)。以下是一些在torch_geometric.nn模塊中可用的常見文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-415595.html
到了這里，關(guān)于關(guān)于transformer 學(xué)習(xí)、torch_geometric的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
