Transformer 简介

Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。下面我们将简单介绍 Transformer 的基本原理和代码示例。

基本原理

Transformer 的核心思想是使用自注意力机制来处理序列数据。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉序列中的依赖关系。

代码示例

以下是一个简单的 Transformer 模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(Transformer, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
        self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, num_heads=8)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x = self.transformer(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# 使用示例
model = Transformer(input_dim=1000, hidden_dim=512, output_dim=10)
input_seq = torch.randint(0, 1000, (10, 32))
output = model(input_seq)
print(output)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Transformer 的信息，可以参考以下链接：

• Transformer 论文
• PyTorch Transformer 实现

请注意，上述代码示例仅供参考，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。同时，由于您没有指定语言风格，我默认使用中文进行内容生成。如果您需要英文内容，请访问 `/en/code_examples/transformer` 路径。