🐛 Describe the bug When running F.scaled_dot_product_attention with an input matrix that contains NaNs on CPU, with PyTorch 2.4, the output is a NaN matrix, but with PyTorch 2.5, it is a zeros matrix. import contextlib import torch impor...
今天遇到了这个问题,这个问题是关于ScaledDotProduct计算的,在pytorch1.10版本未遇到,而在2.0版本及以上就会出现,原因我还没搞懂 经过检查,输入在0~1之间没有问题,但然后经过很多个epoch之后, torch.nn.Tra…
bool) /mnt/pytorch-2.5.0/build/aten/src/ATen/Operators_4.cpp:11567 #12 0x7f04b9965a2d in at::_scaled_dot_product_attention_math(at::Tensor const&, at::Tensor const&, at::Tensor const&, std::optional<at::Tensor> const&, double, bool, std::optional<at::Tensor> const&, std::opt...
其中,Scaled Dot Product Attention是PyTorch库中的一段代码,用于实现Scaled Dot Product Attention算法。作为一种高效的注意力机制,它在多头注意力层处理中表现出良好的性能。 Scaled Dot Product Attention的工作原理 Scaled Dot Product Attention的核心思想是通过计算不同heads的注意力权重与输入向量的点积来获取相应的...
如何在Pytorch中用scaled_dot_product_attention()替换这些简单的代码？序列维度必须位于维度-2（请参见...
这个错误通常发生在PyTorch中执行Scaled Dot-Product Attention操作时,梯度反向传播过程中出现了NaN值。 错误原因 数值不稳定:在计算过程中,由于数值过大或过小,导致在计算梯度时出现溢出或下溢,从而产生NaN值。 梯度爆炸或消失:在深度神经网络中,如果梯度过大或过小,可能会导致梯度爆炸或消失,这也可能引发NaN值。 输...
如何在Pytorch中用scaled_dot_product_attention()替换这些简单的代码？序列维度必须位于维度-2（请参见...
permute(1, 2, 0, 3) for k in [query_layer, key_layer, value_layer]] if attention_mask is None and query_layer.shape[2] == key_layer.shape[2]: context_layer = torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention(query_layer, key_layer, value_layer, is_causal=True) 于是阅读pytorch ...
// Dot Product + Vec4 // grid(N/256), block(256/4) // a: Nx1, b: Nx1, y=sum(elementwise_mul(a,b)) template<const int NUM_THREADS = 256/4> __global__ void dot_prod_f32x4_f32_kernel(float* a, float* b, float* y, int N) { ...
🐛 Describe the bug I'm currently experimenting with the new scaled dot product attention in pytorch 2.0. Since I am using an Nvidia V100 32GB GPU, flash attention is currently not supported. However, xformers memory efficient attention k...