来自B站视频，API查阅，TORCH.NN
- seq2seq 可以是 CNN，RNN，transformer
- nn.Transformer 关键源码：
encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout,
activation, layer_norm_eps, batch_first, norm_first,
**factory_kwargs)
encoder_norm = LayerNorm(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs)
self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers, encoder_norm)
decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout,
activation, layer_norm_eps, batch_first, norm_first,
**factory_kwargs)
decoder_norm = LayerNorm(d_model, eps=layer_norm_eps, **factory_kwargs)
self.decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers, decoder_norm)
memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask)
output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask=tgt_mask, memory_mask=memory_mask,
tgt_key_padding_mask=tgt_key_padding_mask,
memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask)
# return output
- src_mask 是 padding 的 mask，tgt_mask 是为了 mask 掉目标句子的后续，memory_mask 是 decoder 第二个 mha 的 mask
- The Annotated Transformer 有详细讲解
- PositionalEncoding 是 n x d 的位置矩阵，其中 n 是句子的长度，d 是 embedding 后的长度，即 d_model，实际和 embedding 后的输入shape一样，因为要直接相加
构造一个矩阵可以通过 torch.zeros()，再往里面填充内容
Var(X)=E(X2)-[E(X)]2，因此E(X)=0，Var(X)=1时，E(X2)=1。独立随机变量满足 E(XY)=E(X)E(Y)=0，Var(XY)=E(X2)E(Y2)-[E(XY)]²=1，长度为 d 的向量内积就是 d 个E(X)=0，Var(X)=1 的变量相加，因此点集均值是0，方差为 d
- transformer 的归纳偏置（人为经验）少，泛化能力好，但相对来说，数据量的要求与先验假设的程度成反比
- transformer 核心计算在于计算注意力机制，它是平方复杂度
- FFN 和 Mha 的关系类似于 depth-wise convolution 和 point-wise convolution 的关系，FFN 做通道的信息融合，Mha 做空间位置的信息融合
- Transformer 使用 Teacher Forcing 进行训练
- CrossEntropyLoss 需要的输入是全连接层的输出，不需要经过 softmax，且第二维必须是 class
- vision transformer （文章介绍得很详细，很推荐看） 的基本单位是像素点，像素点数量多且信息量少，不能直接类似序列建模以一个字为单位算注意力，否则计算量大且效果差，因此以 patch 为基本单位
图片转换成 patch 有两种理解：直接分片和CNN处理
