以下是对上述GPT实现的模型结构图,可以发现attn_mask在Decoder类中实现了pad和上三角掩码,其次,进行Attention计算时,实现了mask_fill对attn_mask中的1进行设置,使其在计算softmax时,不参与attention计算。 Softmax原理: 在Decoder类中设置不需要参与计算的位置为1,不需要参与计算的信息包括pad和上三角,其中上三角实现...
九、Attention Mask 在计算注意力得分时,注意力模块会执行掩码mask操作。掩码mask有两个目的: 在编码器的自注意力层以及解码器中的交叉注意力层中,掩码mask的作用是将输入句子中存在填充的注意力输出置为零,以确保填充不会影响自注意力。(注:由于输入序列可以是不同长度的,因此会像大多数 NLP处理过程一样,用填充...
要提到transformer的attention的mask,就需要先来看看train的过程,mask主要是用来缩小某些符号在训练的时梯度,像padding符号,可能很多很多,网络绝大多数时间都用来训练pad符号去了的,梯度主要往pad下降去了的,导致网络训练很难收敛,甚至不能收敛的,此时就需要使用mask来避免pad符号对train的影响。 RNN或者LSTM内避免pad符号...
Attention Mask是Transformer模型中的一个重要机制,它通过灵活控制模型对序列中不同元素的关注度,使得Transformer模型在处理复杂序列数据时更加灵活和高效。通过本文的介绍,希望读者能够对Attention Mask有一个清晰的认识,并能够在自己的项目中灵活运用这一技术。 希望这篇文章能够帮助你更好地理解和应用Transformer Encoder中...
attention_mask在处理多个序列时的作用 现在我们训练和预测基本都是批量化处理的,而前面展示的例子很多都是单条数据。单条数据跟多条数据有一些需要注意的地方。 处理单个序列 我们首先加载一个在情感分类上微调过的模型,来进行我们的实验(注意,这里我们就不能能使用AutoModel,而应该使用AutoModelFor*这种带Head的model...
MultiheadAttention中的Attention Mask格式 在PyTorch的MultiheadAttention模块中,Attention Mask的格式有一定的要求。具体来说,Attention Mask应该是一个三维的Tensor,其形状为(B, Nt, Ns),其中B为batch size,Nt为目标序列的长度,Ns为源序列的长度。在这个Tensor中,每个位置的值应该为0或-inf,分别表示应该考虑或忽略...
自己实习的时候遇到这个问题,需要对用到mlm的任务方式,一开始采用了对attention矩阵进行对角线mask的方式,但是训练出现泄漏了,loss很快到了0. 内容来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/453420634 https://www.zhihu.com/question/318355038 自己加以整理 让我们先看一下 attention的计算方式。
图像分割将不同语义的像素归入不同的分组中,例如分类和实例分割。每种语义的选择被定义成不同的任务,目前的研究为每种不同任务设计了不同的架构。本文提出了全新框架Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former),能解决任何图像分割问题(包括全景分割、实例分割和语义分割)。它的关键组成部分包括 masked-attention...
AttentionMask: Attentive, Efficient Object Proposal Generation Focusing on Small Objects (ACCV 2018, accepted as oral) - chwilms/AttentionMask
defforward(self,query,key,value,mask=None):bsz=query.shape[0]Q=self.w_q(query)K=self.w_k(key)V=self.w_v(value)1.#计算attentionscoreattention=torch.matmul(Q,K.permute(0,1,3,2))/self.scaleifmaskisnotNone:attention=attention.masked_fill(mask==0,-1e10)#mask不为空,那么就把mask为...