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mindsponge.cell.Transition

class mindsponge.cell.Transition(num_intermediate_factor, input_dim, batch_size=None, slice_num=0)

两层全连接层，中间输出特征数为输入特征数的倍数。

$$Transition(\mathbf{act})=Linear(Linear(\mathbf{act}))$$

参数：

• num_intermediate_factor (float) - 中间输出的特征数相对于输入特征数的膨胀倍数。

• input_dim (int) - 输入的特征数。

• batch_size (int) - 转换层权重的batch size，应用控制流时需设置该变量，默认值： None。

• slice_num (int) - 当内存超出上限时在转换层使用的切分数量。默认值： 0。

输入：

• act (Tensor) - shape为 $(...,input\mathrm{\_}dim)$ 的Tensor。

• index (Tensor) - while循环中权重的索引，应用控制流时需设置该变量，默认值： None。

• mask (Tensor) - 当做layernorm操作的时候act的掩码，shape为 $(32,input\mathrm{\_}dim)$，默认值： None。

输出：

Tensor。shape为 $(...,input\mathrm{\_}dim)$ 的Tensor。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> from mindsponge.cell import Transition
>>> from mindspore import dtype as mstype
>>> from mindspore import Tensor
>>> model = Transition(num_intermediate_factor=4, input_dim=128)
>>> input = Tensor(np.ones((32, 128, 128)), mstype.float32)
>>> output= model(input)
>>> print(output.shape)
(32, 128, 128)