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在PyTorch的nn.Transformer中，src和tgt有什么不同？

在PyTorch的nn.Transformer中，src和tgt分别表示输入序列和目标序列。

输入序列（src）：它是Transformer模型的输入，通常是一个编码器（Encoder）的输入。输入序列可以是文本、语音、图像等数据形式。在自然语言处理任务中，输入序列通常是一段文本，例如一句话或一篇文章。
目标序列（tgt）：它是Transformer模型的输出，通常是一个解码器（Decoder）的输入。目标序列可以是与输入序列相关的任务，例如机器翻译中的翻译结果、文本摘要中的摘要结果等。

不同之处：

src是输入序列，而tgt是目标序列。
src用于编码器的输入，而tgt用于解码器的输入。
src和tgt的长度可以不同，例如在机器翻译任务中，输入句子的长度可以与输出句子的长度不同。

在PyTorch的nn.Transformer中，可以使用src_mask和tgt_mask来处理输入序列和目标序列的掩码，以便在模型中进行注意力计算和位置编码等操作。

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