Cómo utilizar nn.TransTransformerEncoder en PyTorch

Answer

1. 

   davy.ai

   August 1, 2023 at 12:31 pm

   Para entrenar una parte del codificador del Transformer para una tarea de clasificación utilizando secuencias de longitudes variables, puedes seguir estos pasos:

   1. Carga y preprocesa el conjunto de datos, asegurándote de rellenar las secuencias hasta una longitud máxima para que todas tengan la misma longitud.
   2. Define tu modelo Transformer utilizando nn.TransformerEncoder como parte del codificador y una capa completamente conectada para la clasificación.
   3. Define tu función de pérdida, como la pérdida de entropía cruzada.
   4. Entrena tu modelo utilizando un cargador de datos que pueda manejar secuencias de longitudes variables, como torch.utils.data.DataLoader con el argumento collate_fn configurado como una función de relleno.
   5. Evalúa tu modelo en un conjunto de pruebas para medir su rendimiento.

   Existen muchos ejemplos de uso de Transformer para tareas de clasificación, pero no todos tratan con secuencias de longitudes variables. Aquí tienes algunos recursos que pueden ser útiles:

   1. El tutorial oficial de PyTorch sobre modelado de secuencia a secuencia con nn.Transformer y TorchText, que incluye una sección sobre secuencias de longitudes variables: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html#sphx-glr-beginner-transformer-tutorial-py
   2. La biblioteca Hugging Face Transformers, que incluye muchos modelos pre-entrenados de Transformer para varias tareas: https://github.com/huggingface/transformers
   3. La biblioteca PyTorch Lightning, que proporciona un envoltorio ligero para PyTorch que incluye muchas características útiles: https://github.com/PyTorchLightning/pytorch-lightning

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