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该位置。 下面我们通过代码示例来演示如何...
scaled_attention_logits += (mask * -1e9) # softmax 在最后一个轴(seq_len_k)上归一化,因此分数 # 相加等于1。 attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1) # (..., seq_len_q, seq_len_k) output = tf.matmul(attention_weights, v) # (..., seq_len_q, de...
head_mask 参数在基于Transformer架构的模型的 forward 函数中,顾名思义,是作用在head上的掩码,用于控制 Transformer 中多头注意力(Multi-Head Attention)层中各个注意力头(attention heads)的参与程度。也就是说,这个head_mask可以控制哪些head参与注意力计算,哪些不参与。 head_mask: Optional[torch.FloatTensor] 是...
2.2 sequence mask:transformer decoder部分 训练的时候,在Masked Multi-head attention层中,为了防止未来的信息被现在时刻看到,需要把将来的信息mask掉。 mask为下三角矩阵 使用mask矩阵,把当前之后的全部遮住。可以防止看到t时刻之后的信息。t-1时刻、t时刻、t+1时刻在masked M...
因此,代码里利用subsample frame padding,将每一层的batch padding部分的值变为0. # wenet/transformer/convolution.py # def forward(): x.masked_fill_(~mask_pad, 0.0) 不过如果使用casual conv中,由于其结构的特点,每个点不依赖于自己右侧的点,则不需要这个mask。 MultiHeadedAttention Module的Mask实现 Multi...
在实现完类MyMultiHeadAttention的全部代码后，便可以通过类似如下的方式进行使用。if__name__=='__...
t-1时刻、t时刻、t+1时刻在masked Multi-head attention layer是并行计算的。 延伸问题:transformer decoder在预测时也用到了mask 是为了保持预测时和训练时,信息量一致。保证输出结果的一致。 2.3 BERT: maskd LM The training data generator chooses 15% of the token positions at random for prediction. If...
python复制代码 importtorch importtorch.nnasnn classTransformerEncoderLayer(nn.Module): def__init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): super(TransformerEncoderLayer, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) # Implementati...
🐛 Bug To Reproduce Steps to reproduce the behavior: m = nn.MultiheadAttention(embed_dim=20, num_heads=5, dropout=0.1) i = torch.randn(4, 5, 20) q = k = v = i.transpose(0, 1) key_padding_mask = seq_len_to_mask([5, 3, 1, 0], max_len=5) ao,...
= multi_head_attention(input_sequence, num_heads=2) print(f"Output: {output}")在这个代码中，...