transformer 最简单学习3, 训练文本数据输入的形式

1、输入数据中,源数据和目标数据的定义

cpp 复制代码
def get_batch(source,i):
    '''
    
    用于获取每个批数据合理大小的源数据和目标数据
    参数source 是通过batchfy   得到的划分batch个 ,的所有数据,并且转置列表示
    i第几个batch
    '''
    bptt = 15  #超参数,一次输入多少个batch 数据,现在数据矩阵,一行表示一个batch, 一共有n个行,  

    # len(source) - 1 - i  从大往小变化,知道小到bptt,所以seq_len,大部分时间都是bptt 个=15个,最后几个训练才越来越少
    seq_len = min(bptt, len(source) -1-i)  #一共是列的元素长度,30个,  行是10个,一共三个batch ,
    # 这是转置过的,现在,就变成30个batch,每个batch 长度是3
    
    # 行数错一位,目标数据是原数据向下一位,
    data = source[i:i+seq_len]
    # 这里最后会越界,使用view(-1) 保证形状正常
    target = source[i+1:i+1+seq_len]
    return data,target #

文本数据,是每个单词对应的索引,需要对数据进行切分成整块的batch, (n行,batch列), 变成竖着的,

(batch行,n列)

然后,横着一个一个 切分成一个个batch数据,下移一个索引获取目标数据,

(n行,batch列)

cpp 复制代码
【 
     [A,B,C,D,E,F]
     [G,H,I,J,K,L]
     [M,N,O,P,Q,R],
     ......
 】

(batch行,n列)

横着看,每一位 AGMS 对应 BHNT, AB, GH, MN, ST, 是相邻的两个字

相关推荐
kuinnebula38 分钟前
RTSP学习
学习
沪漂阿龙1 小时前
OpenAI Agents SDK 深度解析(三):执行层——Agent 的“幕后指挥部”
人工智能·深度学习
还是奇怪1 小时前
AI 提示词工程入门:用好的语言与模型高效对话
大数据·人工智能·语言模型·自然语言处理·transformer
数智工坊2 小时前
【SAM-DETR论文阅读】:基于语义对齐匹配的DETR极速收敛检测框架
网络·论文阅读·人工智能·深度学习·transformer
北顾笙9802 小时前
LLM学习-day04
学习
童园管理札记2 小时前
【续】数字时代:学前教育的新改革
经验分享·深度学习·职场和发展·微信公众平台
西西弗Sisyphus2 小时前
Transformer 编码器堆叠的 Encoder 层之间,和多头注意力模块内部各独立单注意力头之间,在 QKV 上处理的区别
transformer
lzj_pxxw3 小时前
W25Q64存储芯片 软件设计刚需常识
stm32·单片机·嵌入式硬件·mcu·学习
AI医影跨模态组学4 小时前
如何将纵向CT影像组学特征与局部晚期胃癌化疗时空异质性及耐药演化建立关联,并进一步解释其与化疗响应、淋巴结转移及生存预后的机制联系
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
Slow菜鸟4 小时前
AI学习篇(四) | AI设计类Skills推荐清单(2026年)
人工智能·学习