【原创】ChatGPT基础：Transformer技术十讲（全）
ChatGPT基础：Transformer技术十讲（全）
什么是Transformer技术？——介绍自然语言处理的新利器
编码器和解码器——理解Transformer模型的核心组成部分
自注意力机制——Transformer技术中的重要概念
多头注意力机制——提高模型性能的关键
残差连接——如何解决深度神经网络的梯度消失问题
位置编码——在不使用循环神经网络的情况下，处理序列数据的方法
损失函数——评估模型性能的关键指标
学习率调度——优化模型训练的方法
序列到序列模型——Transformer技术在机器翻译中的应用
Transformer技术的未来——从自然语言处理到计算机视觉
第一讲：什么是Transformer技术？——介绍自然语言处理的新利器
在自然语言处理领域中，Transformer技术是一种新兴的技术，它已经成为了自然语言处理中的一种新利器。那么，什么是Transformer技术呢？简单来说，Transformer技术是一种用于自然语言处理的神经网络模型。
在传统的神经网络模型中，我们常常需要通过卷积层和循环层来处理输入的序列数据，但是这种方式有一个缺点，那就是无法捕捉输入序列中的长距离依赖关系，也就是说，如果输入序列中的两个元素之间隔了很远的距离，那么这种关系就很难被捕捉到。
Transformer技术就是为了解决这个问题而被提出的。它基于自注意力机制（self-attention mechanism）来处理输入序列数据，能够准确地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。这种机制不仅可以用于文本数据的处理，还可以用于图片、音频等其他类型的数据处理。
下面是一个简单的伪代码例子，展示了如何在Transformer中使用自注意力机制：
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self):
super(Transformer, self).__init__()
self.self_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
def forward(self, src):
# 计算自注意力向量
src = self.self_attn(src, src, src)[0]
# 其他操作
return src在这个例子中，我们定义了一个Transformer模型，并使用了nn.MultiheadAttention来实现自注意力机制。在forward函数中，我们通过传入src参数，计算了输入序列的自注意力向量，并返回结果。
总之，Transformer技术是一种十分强大的自然语言处理技术，它通过自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，可以有效地提高自然语言处理的效果。
第二讲：编码器和解码器——理解Transformer模型的核心组成部分
编码器和解码器是Transformer模型的核心组成部分。在本章中，我们将详细介绍编码器和解码器的工作原理以及它们如何协同工作以完成翻译和其他自然语言处理任务。
一、什么是编码器和解码器
编码器和解码器是序列到序列模型中的两个重要组成部分。在翻译任务中，编码器将源语言句子编码为一个固定长度的向量，解码器将该向量作为输入，生成目标语言的翻译结果。在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。
二、编码器的工作原理
编码器的任务是将源语言句子编码成一个固定长度的向量。为了实现这一目标，编码器使用自注意力机制来对输入序列进行建模。自注意力机制是一种能够学习输入序列中每个元素之间关系的机制。具体来说，编码器首先将输入序列中的每个元素（如单词或字符）表示为一个向量，然后使用自注意力机制来对这些向量进行加权求和，得到一个表示整个输入序列的向量。
下面是一个简单的伪代码例子，演示了编码器如何实现自注意力机制：
for i in range(num_layers):
# 多头注意力机制
x = multi_head_attention(x, x, x)
# 前馈神经网络
x = feed_forward_network(x)在上面的代码中，multi_head_attention函数对输入序列进行多头注意力机制处理，feed_forward_network函数则对处理后的结果进行前馈神经网络处理。这些操作在多个层中进行，每一层都会更新输入向量。
三、解码器的工作原理
解码器的任务是根据编码器生成的向量，生成目标语言的翻译结果。为了实现这一目标，解码器使用自注意力机制来对目标语言序列进行建模。与编码器类似，解码器也由多层自注意力机制和前馈神经网络组成。
下面是一个简单的伪代码例子，演示了解码器如何实现自注意力机制：
for i in range(num_layers):
# 多头注意力机制
x = multi_head_attention(x, x, x, mask)
# 编码器-解码器注意力机制
x = multi_head_attention(x, enc_output, enc_output)
# 前馈神经网络
x = feed_forward_network(x)为了进一步了解编码器和解码器的作用，我们可以看一个例子。假设我们要进行机器翻译，将一句英文翻译成中文。我们将英文句子作为输入，传递给编码器。编码器将输入的句子转换为一系列的向量表示，每个向量表示一个单词或子词的语义信息。这些向量在编码器中通过自注意力机制进行计算。自注意力机制可以计算每个单词与其他单词的相似度，从而找到句子中重要的部分，以此生成更好的向量表示。
接下来，我们将这些向量传递给解码器。解码器会根据编码器提供的向量生成中文翻译。解码器也使用自注意力机制来处理中文翻译的生成过程。它会在生成每个单词时，根据前面已经生成的单词，计算生成当前单词时应该关注哪些输入单词的表示。这样可以更准确地翻译原始英文句子。
下面是一个简单的伪代码例子，用于说明编码器和解码器的基本实现：
class Encoder:
def __init__(self):
# 定义编码器的网络结构
def encode(self, input_seq):
# 将输入的句子转换为向量表示
return output_vectors
class Decoder:
def __init__(self):
# 定义解码器的网络结构
def decode(self, output_vectors):
# 根据编码器输出的向量表示生成中文翻译
return chinese_translation
class Transformer:
def __init__(self):
self.encoder = Encoder()
self.decoder = Decoder()
def translate(self, input_seq):
encoder_output = self.encoder.encode(input_seq)
chinese_translation = self.decoder.decode(encoder_output)
return chinese_translation在这个例子中，我们定义了一个Transformer类，它包括一个编码器和一个解码器。在实际应用中，我们需要对编码器和解码器进行训练，以便让它们能够更好地完成任务。同时，我们还需要对输入数据进行预处理，以便使其能够被模型正确处理。这些都是在实际应用中需要考虑的问题，但它们超出了本文的范围。
总之，编码器和解码器是Transformer模型的核心组成部分，它们能够将自然语言处理任务转换为向量计算，从而使机器能够更好地理解和生成自然语言。
第三讲：自注意力机制——Transformer技术中的重要概念
自注意力机制是Transformer技术中的一个重要概念，它可以让模型关注到输入序列中不同位置的信息，从而更好地处理输入序列。在本文中，我们将详细介绍自注意力机制的原理和应用。
自注意力机制的原理在传统的神经网络中，每个输入的信息都是通过固定的权重与其他输入的信息进行结合。
然而，这种方式并不能很好地处理输入序列中的信息，因为在输入序列中，每个位置的重要性是不同的。例如，在一篇新闻文章中，标题通常比正文更重要。为了更好地处理输入序列中不同位置的信息，我们需要一种机制来动态地计算不同位置的权重。
自注意力机制就是一种能够动态计算不同位置权重的机制。它基于注意力机制，通过将输入序列中每个位置的信息进行线性变换，然后计算该位置与其他位置之间的相似度，最终得到该位置的权重。这样，我们就可以根据输入序列中不同位置的权重来动态地计算不同位置的输出，从而更好地处理输入序列中的信息。
自注意力机制的应用自注意力机制已经广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译、文本分类、语言生成等任务中。其中，最著名的应用是在机器翻译中。在机器翻译任务中，我们需要将源语言序列翻译成目标语言序列。为了完成这个任务，我们需要一种机制来处理不同语言之间的关系。
自注意力机制正是一种能够处理不同语言之间关系的机制。在机器翻译中，我们将源语言序列和目标语言序列分别作为编码器和解码器的输入。编码器使用自注意力机制来动态地计算不同位置的权重，并将权重应用于每个位置的信息上。这样，我们就可以将源语言序列中的信息编码为一个固定长度的向量，从而更好地处理不同语言之间的关系。
下面是一个简单的伪代码例子，演示了如何使用自注意力机制将源语言序列编码为一个固定长度的向量：
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.projection = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_size, 64),
nn.ReLU(True),
nn.Linear(64, 1)
)
def forward(self, encoder_outputs):
# encoder_outputs shape: (batch_size, seq_len, hidden_size)
energy = self.projection(encoder_outputs)
# energy shape: (batch_size, seq_len, 1)
weights = nn.functional.softmax(energy.squeeze(-1), dim=1)
# weights shape: (batch_size, seq_len)
outputs = (encoder_outputs * weights.unsqueeze(-1)).sum(dim=1)
# outputs shape: (batch_size, hidden_size)
return outputs, weights这个例子定义了一个SelfAttention类，该类是一个nn.Module，可以直接在Transformer中使用。在forward()函数中，输入encoder_outputs是一个张量，形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，它表示编码器的输出。我们首先通过一个线性映射将每个位置的hidden_size维向量映射到64维，然后通过ReLU激活函数得到非线性变换，最后再通过一个线性映射将64维向量变换到1维。这样得到的1维向量可以看做是一个"能量"，表示当前位置的重要性。然后我们通过softmax函数将这些能量转化为权重，再将encoder_outputs和权重相乘，得到加权和作为SelfAttention的输出。最后，输出的形状是(batch_size, hidden_size)。
第四讲：多头注意力机制——提高模型性能的关键
在上一章中，我们介绍了自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分。在自注意力机制中，每个输入向量都会被用来计算自注意力分数，然后被加权求和来生成一个新的向量表示。虽然自注意力机制在自然语言处理等任务中已经被证明非常有效，但是在某些情况下，单一的注意力头可能会存在限制，因此，多头注意力机制被提出，用来提高模型的性能。
多头注意力机制的主要思想是，为每个输入向量计算多个注意力分数，称之为“头”。这些头并行计算，然后将它们的输出连接起来，作为最终的表示。这个过程可以用下面的伪代码表示：
def multihead_attention(query, key, value, num_heads):
# 分割向量并计算多个头的注意力
head_size = query.shape[-1] // num_heads
Q = tf.reshape(query, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
K = tf.reshape(key, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
V = tf.reshape(value, (batch_size, num_heads, -1, head_size))
# 计算多个头的注意力分数
attention_scores = tf.matmul(Q, K, transpose_b=True)
scaled_attention_scores = attention_scores / tf.math.sqrt(tf.cast(head_size, tf.float32))
attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_scores, axis=-1)
# 将多个头的注意力权重应用于值向量
output = tf.matmul(attention_weights, V)
# 将多个头的输出连接起来
output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, head_size * num_heads))
return output在这个函数中，我们首先将输入向量query、key和value分别进行切分，得到多个头。然后，我们计算每个头的注意力分数，对这些分数进行缩放，应用softmax函数，从而得到每个头的注意力权重。最后，我们将注意力权重应用于值向量，得到每个头的输出。这些输出被连接起来，形成最终的表示。
多头注意力机制可以帮助模型更好地处理复杂的输入，提高模型的性能。在实际应用中，我们可以通过调整头的数量来平衡模型的效率和准确性。
第五讲：残差连接——如何解决深度神经网络的梯度消失问题
在深度神经网络中，随着层数的增加，梯度消失问题逐渐凸显。在反向传播过程中，梯度在每一层间传递时不断地被乘以权重矩阵，由于权重矩阵通常都是小于1的数，梯度就会不断地缩小。当网络的深度增加时，梯度变得越来越小，最终导致训练变得非常困难，甚至无法收敛。这就是梯度消失问题。
为了解决这个问题，残差连接被引入到了深度神经网络中。残差连接本质上是一种跨层连接，将前面层的输出直接加到后面层的输入中，使得神经网络可以在更深的层次上学习特征。
举个例子，假设我们有一个包含5层的神经网络，其中第1层和第5层分别是输入层和输出层，中间3层是隐藏层。普通的神经网络会将前面层的输出直接作为后面层的输入，即$x_i=f(x_{i-1})$。而在使用残差连接时，我们将前面层的输出加到后面层的输入中，即$x_i=f(x_{i-1})+x_{i-1}$。这样，网络就可以学习到与前面层输出差异的特征，从而更好地处理梯度消失问题。
以下是一个简单的伪代码例子，演示了残差连接的实现过程：
# 普通神经网络
for i in range(num_layers):
h = activation(W[i] @ h + b[i])
# 使用残差连接的神经网络
for i in range(num_layers):
h = activation(W[i] @ h + b[i])
if i % 2 == 0:
h = h + x # 残差连接
x = h在这个例子中，我们通过判断当前层的编号来确定是否使用残差连接。当当前层的编号为偶数时，我们将前面层的输出加到当前层的输入中。这样可以避免梯度消失问题，同时也能提高神经网络的性能。
第六讲：位置编码——在不使用循环神经网络的情况下，处理序列数据的方法
在前面的章节中，我们已经了解了 Transformer 模型的核心组成部分：编码器和解码器、自注意力机制、多头注意力机制、残差连接等。在本章中，我们将介绍 Transformer 模型的另一个重要组成部分：位置编码。
在处理序列数据时，循环神经网络是一个非常常用的方法。但是，循环神经网络的计算过程是顺序执行的，无法并行计算，因此计算速度较慢。而 Transformer 模型通过引入位置编码的方式，可以在不使用循环神经网络的情况下，处理序列数据。
在 Transformer 模型中，位置编码是一种将序列中每个元素的位置信息编码到向量中的技术。通过添加位置编码，模型可以更好地理解序列中元素的顺序关系。
位置编码的方式有很多种，其中一种常用的方式是使用三角函数。具体来说，给定序列中第 $pos$ 个位置和第 $i$ 个维度，位置编码 $PE_{pos,i}$ 可以通过以下公式计算得到：
其中，$pos$ 表示序列中的位置，$i$ 表示位置编码向量中的维度，$d$ 表示位置编码向量的维度。这里使用的三角函数是正弦和余弦函数，$10000^{2i/d}$ 是一个用于调节不同维度之间权重的系数。通过这种方式，位置编码可以很好地表示序列中元素之间的位置关系。
以下是一个简单的伪代码示例，演示如何在 Transformer 模型中使用位置编码：
# 获取位置编码向量
def get_positional_encoding(length, d):
encoding = np.zeros((length, d))
for pos in range(length):
for i in range(d):
if i % 2 == 0:
encoding[pos, i] = np.sin(pos / (10000 ** (2 * i / d)))
else:
encoding[pos, i] = np.cos(pos / (10000 ** (2 * (i - 1) / d)))
return encoding
# 定义位置编码层
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.d = d
def forward(self, x):
batch_size, length, _ = x.size()
encoding = torch.from_numpy(get_positional_encoding(length, self.d)).float()
if x.is_cuda:
encoding = encoding.cuda()
encoding = encoding.repeat(batch_size, 1, 1)
x = x + encoding
return x位置编码是Transformer模型中的一个重要组成部分，用于解决不使用循环神经网络处理序列数据的问题。它可以帮助模型学习输入序列中不同位置之间的关系，从而更好地捕捉上下文信息。
在位置编码中，我们使用了一些数学公式来为每个输入向量的位置编码。这些公式根据每个位置的奇偶性和不同频率的正弦和余弦函数来计算。下面是一个简单的示例：
import numpy as np
def get_positional_encoding(max_seq_len, d_model):
pos_enc = np.zeros((max_seq_len, d_model))
pos = np.arange(max_seq_len)[:, np.newaxis]
div_term = np.exp(np.arange(0, d_model, 2) * -(np.log(10000.0) / d_model))
pos_enc[:, 0::2] = np.sin(pos * div_term)
pos_enc[:, 1::2] = np.cos(pos * div_term)
return pos_enc在上面的代码中，max_seq_len表示输入序列的最大长度，d_model表示模型的维度。函数首先创建一个大小为(max_seq_len, d_model)的全零数组，然后计算每个位置的编码。其中，pos是一个大小为(max_seq_len, 1)的数组，表示输入序列的位置，div_term是一个大小为d_model/2的数组，用于计算正弦和余弦函数。最后，将编码分别存储在pos_enc的偶数和奇数列中，并返回pos_enc。
通过使用位置编码，Transformer模型可以更好地处理序列数据，从而在自然语言处理等任务中获得更好的性能。
第七讲：损失函数——评估模型性能的关键指标
损失函数是用来评估模型性能的一种指标，它衡量了模型预测输出与真实标签之间的差异。在机器学习领域，我们通常使用损失函数作为模型的优化目标，在训练模型时最小化损失函数，以提高模型性能。
对于Transformer模型，我们通常使用交叉熵损失函数作为模型的优化目标，因为该损失函数适用于分类任务。下面是交叉熵损失函数的简单伪代码：
def cross_entropy_loss(logits, labels):
"""
计算交叉熵损失函数
:param logits: 模型输出的logits，shape为(batch_size, num_classes)
:param labels: 真实标签，shape为(batch_size,)
:return: 交叉熵损失函数值
"""
loss = 0.0
for i in range(logits.shape[0]):
loss += -logits[i][labels[i]]
return loss / logits.shape[0]在训练模型时，我们需要在每个batch的数据上计算损失函数的值，并将多个batch的损失函数值进行平均。通常情况下，我们还需要使用正则化等技术来控制模型的复杂度，防止模型出现过拟合现象。
总之，损失函数是评估模型性能的重要指标之一，我们需要根据不同任务的需求选择合适的损失函数，并使用各种技术来优化模型性能。
第八讲：学习率调度——优化模型训练的方法
在训练神经网络模型时，学习率（learning rate）是一个非常重要的超参数。它控制了模型在每次迭代中更新权重的程度。如果学习率太大，模型可能会在训练过程中不稳定，甚至发散；如果学习率太小，模型可能需要花费更多的时间来收敛，或者在收敛到一个局部最优解之前停止训练。因此，正确地设置学习率非常重要。
在使用Transformer模型进行训练时，学习率调度（learning rate scheduling）是一种优化模型训练的方法。它可以根据模型在训练过程中的性能来动态地调整学习率，从而提高模型的训练效果。
一般来说，学习率调度可以分为两种类型：静态学习率调度和动态学习率调度。静态学习率调度是在训练开始之前设置好的，而动态学习率调度则会根据训练的进展来调整学习率。
静态学习率调度通常使用一些启发式方法来确定学习率的初始值和衰减策略。例如，可以设置初始学习率为一个较大的值，然后在每个epoch结束时将其衰减一定比例，直到达到一个较小的值。这种方法被称为“余弦退火”（Cosine Annealing）。
动态学习率调度则根据模型在训练过程中的性能来调整学习率。例如，在训练过程中，可以在每个epoch结束时评估模型的性能，并根据性能的变化来调整学习率。如果模型的性能在一段时间内没有明显的提升，可以降低学习率，以帮助模型更好地收敛。相反，如果模型的性能在一段时间内有明显的提升，可以适当提高学习率，以加快模型的收敛速度。
下面是一个简单的动态学习率调度的伪代码示例：
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR
# define optimizer and scheduler
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 0.95 ** epoch)
# training loop
for epoch in range(num_epochs):
for data, label in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, label)
loss.backward()
optimizer.step()
# update learning rate after each epoch
scheduler.step()
# evaluation on validation set
with torch.no_grad():
total_loss = 0
for data, label in val_loader:
output = model(data)
loss = criterion(output, label)
total_loss += loss.item()
avg_loss = total_loss / len(val_loader)
print(f"Epoch {epoch}: validation loss={avg_loss}, learning rate={scheduler.get_lr()[0]}")在这个例子中，我们使用了Adam优化器来更新模型的参数，并使用LambdaLR学习率调度器，以每个epoch衰减当前学习率的因子为0.95。在训练循环的每个epoch后，我们使用调度器来更新学习率，然后在验证集上进行模型性能的评估，并打印当前学习率和验证集损失。
第九讲：序列到序列模型——Transformer技术在机器翻译中的应用
序列到序列模型是一种广泛应用于机器翻译、语音识别、文本摘要等任务的深度学习模型。Transformer技术通过引入自注意力机制和位置编码等创新，大大提升了序列到序列模型的性能，成为机器翻译领域的重要突破。本篇文章将为读者介绍序列到序列模型和Transformer技术在机器翻译中的应用。
一、序列到序列模型
序列到序列模型是一种由编码器和解码器组成的模型。编码器将源语言文本序列编码成一系列向量，解码器根据编码器的输出和目标语言的上下文生成目标语言文本序列。具体地，编码器采用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）等结构将源语言文本序列转换为一个上下文向量，解码器则根据上下文向量和先前生成的目标语言文本序列，生成下一个目标语言词汇。序列到序列模型在机器翻译、语音识别、文本摘要等任务中有广泛的应用。
二、Transformer技术在机器翻译中的应用
Transformer技术是一种基于自注意力机制的神经网络结构，可以有效地处理序列数据。在机器翻译任务中，Transformer模型以编码器-解码器的结构进行设计。编码器和解码器都由多个相同的层组成，每个层都包含了一个自注意力子层和一个前馈神经网络子层。自注意力子层用于对序列中的每个位置进行编码，前馈神经网络子层用于在位置之间传递信息。在编码器中，每个层都将上一层的输出作为输入，并输出一个新的向量序列。在解码器中，每个位置的输出都由当前位置的自注意力向量和编码器输出的向量加权求和得到。
当我们训练模型时，我们需要将原始文本和目标文本都转换成张量，然后输入到模型中。具体来说，我们需要对输入的文本进行tokenize、添加位置编码，然后将其转换成张量，最后输入到模型中进行训练。
# 输入原始文本和目标文本
source_text = "I love you."
target_text = "Je t'aime."
# 对原始文本和目标文本进行tokenize
source_tokens = tokenizer.tokenize(source_text)
target_tokens = tokenizer.tokenize(target_text)
# 添加位置编码
source_tokens_with_pos = add_position_encoding(source_tokens)
target_tokens_with_pos = add_position_encoding(target_tokens)
# 将token转换成张量
source_tensor = tensorize_tokens(source_tokens_with_pos)
target_tensor = tensorize_tokens(target_tokens_with_pos)
# 定义模型并进行训练
model = TransformerModel(...)
model.fit(source_tensor, target_tensor, ...)通过这样的方法，我们可以使用Transformer模型进行序列到序列的训练，从而实现机器翻译等任务。
第十讲：Transformer技术的未来——从自然语言处理到计算机视觉
Transformer技术在自然语言处理中已经展现了出色的性能，但它的应用远不止于此。在计算机视觉领域，Transformer技术也被广泛应用。
在计算机视觉领域中，Transformer技术可以用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。相较于传统的卷积神经网络，Transformer技术的优势在于它能够更好地捕捉长程依赖关系。由于图像中的像素之间存在着长程的空间依赖关系，因此Transformer技术可以被用于处理这些任务。
以下是一个简单的示例，展示了如何使用Transformer模型进行图像分类：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchsummary import summary
class TransformerEncoder(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads):
super(TransformerEncoder, self).__init__()
self.embed = nn.Linear(input_size, hidden_size)
encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, num_heads)
self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers)
def forward(self, src):
src = self.embed(src)
output = self.transformer_encoder(src)
return output
class ImageClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, num_classes):
super(ImageClassifier, self).__init__()
self.transformer = TransformerEncoder(input_size, hidden_size, num_layers, num_heads)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
x = self.transformer(x)
x = x.mean(dim=1)
x = self.fc(x)
return F.log_softmax(x, dim=1)
# 使用示例
model = ImageClassifier(input_size=1024, hidden_size=256, num_layers=4, num_heads=4, num_classes=10)
summary(model, (8, 1024))在上述示例中，我们使用了一个TransformerEncoder模型，该模型接受输入大小为input_size的张量，经过线性层嵌入后，使用了num_layers层的TransformerEncoderLayer进行特征提取。在这个例子中，我们使用TransformerEncoder模型来提取图像的特征，然后将特征向量平均，并通过一个全连接层进行图像分类。
总的来说，Transformer技术的未来在于其广泛的应用。它在自然语言处理和计算机视觉领域的应用只是其中的一部分，我们可以期待在其他领域中看到更多的Transformer技术的应用。
讲完：ChatGPT基础：Transformer技术十讲（全）