FlexAttention 是通过torch.compile起作用的,所以在开始需要先 compile。 fromtorch.nn.attention.flex_attentionimport(flex_attention,)flex_attention=torch.compile(flex_attention,dynamic=False)torch._dynamo.config.cache_size_limit=192torch._dynamo.config.accumulated_cache_size_limit=192 这里我们指定了torch._...
classMultiheadFlexAttention(nn.Module):def__init__(self, d_in, d_out, n_heads, bias=False):"""描述:实现基于flex_attention的多头自注意力机制的PyTorch模块参数:d_in: int, 输入张量维度d_out: int, 输出张量维度n_heads...
该前向传播函数的实现与PyTorch标准的MultiheadAttention类相似,主要区别在于引入了block_mask参数并采用flex_attention函数进行注意力计算。 mask_mod函数实现 FlexAttention的核心优势在于能够高效地实现和使用自定义注意力掩码,而无需编写特定的CUDA核心代码。 要使用此功能,需要将掩码定义为布尔类型张量。首先实现一个因果...
我们通过attention-gym仓库进行安装,这样可以确保组件间的兼容性,同时获取其可视化工具的使用权限。 MultiheadFlexAttention实现 为了在transformer架构中有效地使用flex_attention,需要在多头注意力模块中进行实现。 class MultiheadFlexAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out, n_heads, bias=False)...
${\tt FlexAttention}$ 是一种旨在增强大型视觉语言模型的方法,通过利用动态高分辨率特征选择和分层自注意机制,使其能够有效地处理并从高分辨率图像输入中获得优势, ${\tt FlexAttention}$ 在性能和效率方面超越了现有的高分辨率方法。 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 ...
论文代码:https://vis-www.cs.umass.edu/flexattention Introduction 大型视觉语言模型(VLMs)在包括图像描述、视觉问答、图像文本匹配等多模态任务中展示出显著的能力,但这些模型通常在相对低分辨率(例如224×224或336×336)下处理图像,因此在需要仔细检查小区域(例如细微的文本或小物体)的场景中表现不佳。例如,在图...
FlexAttentionFlexAttention 是一种旨在增强大型视觉语言模型的方法,通过利用动态高分辨率特征选择和分层自注意机制,使其能够有效地处理并从高分辨率图像输入中获得优势, FlexAttentionFlexAttention 在性能和效率方面超越了现有的高分辨率方法。 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FlexAttention for Efficient High-...
${\tt {{FlexAttention}}}$ 可以通过用我们提出的 ${\tt {{FlexAttention}}}$ 模块替换大多数视觉语言模型中的自注意力模块,从而方便地集成到这些模型中。 如图2所示,修改后的视觉-语言模型包括 $N{SA}+N{FA}$ 个解码器层,其中前 $N{SA}$ 层采用标准自注意力模块,而后 $N{FA}$ 层采用论文提...
本文介绍了如何利用torch 2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。 鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。
我们通过attention-gym仓库进行安装,这样可以确保组件间的兼容性,同时获取其可视化工具的使用权限。 MultiheadFlexAttention实现 为了在transformer架构中有效地使用flex_attention,需要在多头注意力模块中进行实现。 classMultiheadFlexAttention(nn.Module): def__init__(self, d_in, d_out, n_heads, bias=False):"...