通过生成上三角矩阵来实现这一点,上三角形的值全为零,并将该矩阵应用于每个序列。 对于解码器的自注意,在此使用缩放的点积注意,并且添加填充掩码和序列掩码作为attn_mask。在其他情况下,attn_mask等于填充掩码。 另一个细节是解码器输入将向右移动一个位置。这样做的一个原因是不希望模型在训练期间学习如何复制解码...
key_padding_mask作用是遮挡数据中的PAD位置,减少计算量;encode_attn_mask定义是否要忽略输入语句中某些词与词间的注意力,在编码器中是不需要的;decode_attn_mask定义是否忽略输出语句中某些词与词之间的注意力,在解码器中是需要的。如下所示: # 2.各个MASK的含义解释 # 定义key_padding_mask # key_padding_mas...
token_ids = encoded_pair['input_ids'].squeeze(0) # tensor of token ids torch.Size([max_len]) attn_masks = encoded_pair['attention_mask'].squeeze(0) # binary tensor with "0" for padded values and "1" for the other values torch.Size([max_len]) token_type_ids = encoded_pair['t...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 transformer的并行化 Encoder支持并行化 Encoder部分能支持并行化训练的关键就在于理解自注意力机制。
attn_masks = encoded_pair['attention_mask'].squeeze(0) # binary tensor with "0" for padded values and "1" for the other values torch.Size([max_len]) token_type_ids = encoded_pair['token_type_ids'].squeeze(0) # binary tensor with "0" for the 1st sentence tokens & "1" for the...
print(attn_mask) #效果如下 1. 2. 3. 分段segment编码(用去区分不同的句子,我们这里只有一个句子,故全设为0) seg_ids = [0 for _ in range(len(padded_tokens))] print(seg_ids) #效果如下 1. 2. 3. 把token转化为id token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(padded_tokens) ...
square_subsequent_mask方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过attn_mask这一...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 输出层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢?
multi_head_attention( 23 query, key, value, attn_mask=attn_mask, key_padding_mask=key_padding_mask) 如上所示所示便是BertSelfAttention的实现代码,其对应的就是GoogleResearch[6]代码中attention_layer方法。正如前面所说,BertSelfAttention本质上就是Transformer模型中的self-attention模块,具体原理可参见文章[...
return_tensors='pt')# Return torch.Tensor objectstoken_ids = encoded_pair['input_ids'].squeeze(0)# tensor of token idsattn_masks = encoded_pair['attention_mask'].squeeze(0)# binary tensor with "0" for padded values and "1" for the other valuestoken_type_ids = encoded_pair['token_...