forked from mindspore-Ecosystem/mindspore
25 lines
1.7 KiB
ReStructuredText
25 lines
1.7 KiB
ReStructuredText
mindspore.nn.TransformerEncoderLayer
|
||
========================================
|
||
|
||
.. py:class:: mindspore.nn.TransformerEncoderLayer(d_model: int, nhead: int, dim_feedforward: int = 2048, dropout: float = 0.1, activation: Union[str, Cell, callable] = 'relu', layer_norm_eps: float = 1e-5, batch_first: bool = False, norm_first: bool = False)
|
||
|
||
Transformer的编码器层。Transformer编码器的单层实现，包括MultiheadAttention层和FeedForward层。
|
||
|
||
参数：
|
||
- **d_model** (int) - 输入的特征数。
|
||
- **nhead** (int) - 注意力头的数量。
|
||
- **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]) - 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"``。
|
||
- **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``。
|
||
|
||
输入：
|
||
- **src** (Tensor) - 源序列。
|
||
- **src_mask** (Tensor, 可选) - 源序列的掩码矩阵。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``。
|
||
|
||
输出：
|
||
Tensor。
|