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...
MultiheadAttention中的Attention Mask格式 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...
Multi-Head Attention是在Tansformer 中提出的,多头 Attention,简单来说就是多个 Self-Attention 的组合,它的作用类似于 CNN 中的多核。但是多头 attention的实现不是循环的计算每个头,而是通过 transposes and reshapes,用矩阵乘法来完成的。 三、Multi-Head Attention的计算流程 由上图可以看出多头attention的计算分...
PyTorch 提供了 MultiheadAttention 来实现 attention 的计算。(其实应该理解为多头自注意力模型) 3.4.1 定义MultiheadAttention torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim,num_heads,dropout=0.0,bias=True,add_bias_kv=False,add_zero_attn=False,kdim=None,vdim=None) 1.embed_dim最终输出的 K、Q、V 矩阵的维度...
导语：转置卷积层（Transpose Convolution Layer）又称反卷积层或分数卷积层，在最近提出的卷积神经网络中...
Multi-Head Attention允许模型并行处理序列中的不同位置信息,从而捕获到更加丰富的上下文依赖。然而,在某些场景下(如文本生成、序列填充等),我们需要对Attention机制进行约束,以防止模型“看到”不应该看到的信息,这时就需要用到Attention Mask。 Attention Mask是什么? Attention Mask是一种技术手段,通过在Attention计算的...
键和值输入的隐式掩码将自动用于计算层的正确注意掩码。这些填充掩码将与调用层时直接传入的任何attention...
在实际应用中,我们通常会使用多头Attention机制(Multi-Head Attention),它可以将输入序列分成多个头进行Attention计算,从而更好地捕捉不同方面的信息。 而Attention Mask则是一种控制Attention机制计算过程的方法。通过设置Attention Mask,我们可以限制模型只关注特定位置上的信息,或者限制模型不能关注某些位置上的信息。 二...
1): super(TransformerBlock, self).__init__() self.att = layers.MultiHeadAttention(num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim) self.ffn = keras.Sequential( [layers.Dense(ff_dim, activation="relu"), layers.Dense(embed_dim),] ) self.layernorm1 = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6) ...
3.1 Attention Mask 如图3所示，在训练过程中对于每一个样本来说都需要这样一个对称矩阵来掩盖掉当前...