Transformer中decoder的输入

Llllln

请问:

现在做时间序列预测，训练集batch之后的维度是batch*n_feature维，输入encoder时需要embedding吗？如果需要的话维度就变成batch*n_feature*embedding_size，此时调用nn.TransformerEncoderLayer()函数时，第一个参数d_model应该传入n_feature还是embedding_size呢

isdkz

在Transformer中，decoder的输入通常需要进行embedding处理。对于时间序列预测任务，如果你的输入维度是batch * n_feature，其中n_feature表示每个时间步的特征维度，那么在输入decoder之前，你需要先将这些特征进行embedding操作。

所谓embedding，是将离散的特征映射为连续向量空间中的实数向量。这个操作有助于模型更好地学习特征之间的关系，并且能够在低维空间中表示输入信息，有利于模型的泛化能力。

因此，你的输入维度将变成batch * n_feature * embedding_size，其中embedding_size表示特征经过embedding后的向量维度。

在调用nn.TransformerEncoderLayer()函数时，第一个参数d_model应该传入embedding_size，而不是n_feature。因为d_model表示模型内部的特征维度大小，而这里的特征维度已经是embedding_size了。

总结一下：
1. 针对时间序列预测任务，需要对输入特征进行embedding操作。
2. 输入encoder的维度将变为batch * n_feature * embedding_size。
3. 调用nn.TransformerEncoderLayer()函数时，应该将embedding_size作为第一个参数d_model传入。

陶远航

在Transformer中，Decoder的输入通常需要进行嵌入（embedding）操作。如果你的训练集批次的维度是batch * n_feature，你需要首先将每个特征嵌入到一个固定长度的向量表示中，以便Transformer能够对其进行处理。

因此，在输入Encoder之前，你需要将维度变为batch * n_feature * embedding_size。这样做是为了将每个特征转换为embedding向量，使得Transformer能够学习特征之间的关系。

当调用nn.TransformerEncoderLayer()函数时，第一个参数d_model应该传入embedding_size。这是因为它代表了嵌入后的特征向量的维 度，而不是原始特征的维度n_feature。

总结一下：
- 训练集batch的维度是batch * n_feature。
- 输入Encoder之前，需要进行嵌入操作，将维度变为batch * n_feature * embedding_size。
- 在调用nn.TransformerEncoderLayer()函数时，第一个参数d_model应该传入embedding_size。

希望这个解答对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。