token_x,attn_mask=None, key_padding_mask=None): """ 前向传播 :param token_x:...
但我可以阐明您所指的两个掩码参数。在MultiheadAttention机制中同时使用src_mask和src_key_padding_mask。
但我可以阐明您所指的两个掩码参数。在MultiheadAttention机制中同时使用src_mask和src_key_padding_mask。
inputdata=torch.tensor([[[1.],[2.]]]) out=mha(inputdata,inputdata,inputdata,average_attn_weights=False,need_weights=True, is_causal=None,attn_mask=None,key_padding_mask=torch.tensor([[0.,1]],dtype=torch.float))#issue is over here "key_padding_mask=torch.tensor([[0.,1]],dtype=...
input_padding_mask,由于Multi-scale features各层[H, W]不同,通过 0 padding使特征层[H, W]相同,为true的位置表示0填充。 MSDeformAttn forward函数中query, reference_points,input_flatten对应于普通transformer中attention的query, key, value,但并非真正意义上等价于query,key和value,因为在Deformable attention中...
pads是一个形状为(batch_size, max_seq_len)的布尔张量,填充位置标记为True,有效token位置标记为False。此padding mask_mod函数生成填充掩码,仅当query和key/value位置均为非填充token时才允许注意力计算。 实验设置与数据准备 在组合掩码并应用到MultiheadFlexAttention之前,需要先设置相关参数并准备实验数据。
output = torch.matmul(attn, v) 带有attention的RNN模块组成的ser2seq,解码时候可视化如下: 在没有attention时候,不同解码阶段都仅仅利用了同一个编码层的最后一个隐含输出,加入attention后可以通过在每个解码时间步输入的都是不同的上下文向量,以上图为例,解码阶段会将第一个开启解码标志(也就是Q)与编码器的每一...
key_padding_mask指的是在encoder和Decoder的输入中，由于每个batch的序列长短不一，被padding的内容需要用...
"Create a mask to hide padding and future words." tgt_mask = (tgt != pad).unsqueeze(-2) tgt_mask = tgt_mask & Variable( subsequent_mask(tgt.size(-1)).type_as(tgt_mask.data)) return tgt_mask 笔者注:接下来我们创建一个通用的训练和评分函数来跟踪损失。我们传递了一个通用的损失计算函数...
什么意思，就是使用了若干操作融合了<pad>和<mask>到一个矩阵里面，内部名字叫attn_mask。具体解释如下...