2023-02-17 10:12:26 +08:00
mindspore.nn.Transformer
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2023-03-01 09:17:58 +08:00
.. py:class :: mindspore.nn.Transformer(d_model: int = 512, nhead: int = 8, num_encoder_layers: int = 6, num_decoder_layers: int = 6, dim_feedforward: int = 2048, dropout: float = 0.1, activation: Union[str, Cell, callable] = 'relu', custom_encoder: Optional[Cell] = None, custom_decoder: Optional[Cell] = None, layer_norm_eps: float = 1e-5, batch_first: bool = False, norm_first: bool = False)
2023-02-17 10:12:26 +08:00
Transformer模块, 包括编码器和解码器。本模块与原论文的实现不同, 原论文在LayerNorm前使用了残差模块。且默认的隐藏层激活函数为 `gelu` 。详情可见 `Attention is all you need <https://arxiv.org/pdf/1706.03762v5.pdf> `_ 。
参数:
2023-02-25 16:10:58 +08:00
- **d_model** (int) - Encoder或Decoder输入的特征数。默认值: `` 512 ` ` 。
- **nhead** (int) - 注意力头的数量。默认值:`` 8 ` ` 。
- **num_encoder_layers** (int) - Encoder的层数。默认值: `` 6 ` ` 。
- **num_decoder_layers** (int) - Decoder的层数。默认值: `` 6 ` ` 。
- **dim_feedforward** (int) - FeedForward层的维数。默认值: `` 2048 ` ` 。
- **dropout** (float) - 随机丢弃比例。默认值:`` 0.1 ` ` 。
- **activation** (Union[str, callable, Cell]) - Encoder或Decoder中间层的激活函数, 可以输入字符串( `` "relu" ` ` 、 `` "gelu"`` )、函数接口( ` ` ops.relu ` ` 、 ` ` ops.gelu ` ` )或激活函数层实例( ` ` nn.ReLU() ` ` 、 ` ` nn.GELU() ` ` )。默认值: `` "relu"`` 。
- **custom_encoder** (Cell) - 自定义Encoder层。默认值: `` None ` ` 。
- **custom_decoder** (Cell) - 自定义Decoder层。默认值: `` None ` ` 。
- **layer_norm_eps** (float) - LayerNorm层的eps值, 默认值: `` 1e-5 ` ` 。
- **batch_first** (bool) - 如果为 `` True `` 则输入输出Shape为(batch, seq, feature), 反之, Shape为(seq, batch, feature)。默认值: `` False ` ` 。
- **norm_first** (bool) - 如果为 `` True ` ` , 则LayerNorm层位于MultiheadAttention层和FeedForward层之前, 反之, 位于其后。默认值: ` ` False ` ` 。
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输入:
- **src** (Tensor) - 源序列。
- **tgt** (Tensor) - 目标序列。
2023-02-25 16:10:58 +08:00
- **src_mask** (Tensor, 可选) - 源序列的掩码矩阵。默认值:`` None ` ` 。
- **tgt_mask** (Tensor, 可选) - 目标序列的掩码矩阵。默认值:`` None ` ` 。
- **memory_mask** (Tensor, 可选) - memory序列的掩码矩阵。默认值: `` None ` ` 。
- **src_key_padding_mask** (Tensor, 可选) - 源序列Key矩阵的掩码矩阵。默认值: `` None ` ` 。
- **tgt_key_padding_mask** (Tensor, 可选) - 目标序列Key矩阵的掩码矩阵。默认值: `` None ` ` 。
- **memory_key_padding_mask** (Tensor, 可选) - memory序列Key矩阵的掩码矩阵。默认值: `` None ` ` 。
2023-02-17 10:12:26 +08:00
输出:
Tensor。