Transformer 模型 使用pytorch从0构建Transformer Transformer结构图： Transformer是一种序列到序列的模型。它通过自注意力机制并行处理整个序列。这种机制使模型能够同时考虑序列中的所有元素，并学习上下文之间的关系。 Transformer的架构包括编码器和解码器部分，每部分都由多个相同的层组成。这些层包含自注意力机制和前馈神经网络，加上归一化和Dropout步骤。 123456789# 导入必要的包和函数import math import torchimport torch.nn as nnfrom labml_helpers.module import Module from labml_nn.utils import clone_module_list from typing import Optional,Listfrom torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset from torch import optimimport torch.nn.functional as ...

Tensor and Pytorch 张量维度是深度学习框架基础，同时是后续维度变换基础；抛去物理学的时间角度，用纯空间的角度理解张量维度；高维张量由低维张量堆叠而成。 torch.size(2，3，3) –> 这个结果是从最后一位看到前面的，最里面的代表list的length tensor = 0 tensor = 1 tensor = 2 tensor = 3 tensor = 4 tensor = 5 1. torch.unsqueeze 详解1torch.unsqueeze(input, dim, out=None) 作用：扩展维度 返回一个新的张量，对输入的既定位置插入维度 1 注意： 返回张量与输入张量共享内存，所以改变其中一个的内容会改变另一个。 如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1 参数: tensor (Tensor) – 输入张量 dim (int) – 插入维度的索引 out (Tensor, optional) – 结果张量 12 ...