CNN使用Transformer

nn.TransformerEncoderLayer详细解释,使用方法!! 模块中提供的一个类,用于实现 Transformer 编码器的一个单独的层。Transformer 编码器层通常包括一个自注意力机制和一个前馈神经网络,中间可能还包含层归一化(Layer Normalization)和残差连接(Residual Connection)。来创建一个包含一个编码器层的 Transformer 编码器。最后,我们创建了一个随机的输入张量,并将其传递给编码器,以得到输出张量。在这个例子中,我们首先创建了一个。是 PyTorch 的。实例,然后将其传递给。 阅读详情

1、torch.nn.Transformer()

API解释参考:《pytorch中的transformer》

2 、CNN使用Transformer代码

注意:
[1]nhead必须能被d_model整除(序列被几个头注意)
[2]CNN特征图通道512被当成序列,放到第一个维度,批次放到第二个维度
[3]Transformer必须有src和tgt两个向量,CNN是自相关性解算,都放入特征图向量

特别提示:
Transformer计算量大,他提取的是全局信息。CNN更多偏向于局部信息,使用时可以利用深层的特征图部分通道做Transformer后,变换回去和其他未做Transformer的特征图cat继续卷积。

这样即引入Transformer提供了全局语义信息,又不至于计算量过大。

 net_2 = nn.Transformer(d_model=81, nhead=9
Pytorch中 nn.Transformer的使用详解与Transformer的黑盒讲解 1. Transformer的训练过程讲解 2. Transformer的推理过程讲解 3. Transformer的入参和出参讲解 4. nn.Transformer的各个参数讲解 5. nn.Transformer的mask机制详解 6. 实战:使用nn.Transformer训练一个copy任务。 阅读详情

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