def get_name(self, name, age): print(name, age) set_name = functools.partialmethod(get_name, '韩梅梅',18) # 会自动传递 self 给 get_name(self, name, age) 函数 def set_age(self): # 和这个效果一样。 self.get_name('哈哈',12) p = People() p.get_name('小红',10) p.set_name...
1.Multiheads-Self-Attentiona简介 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)是一种注意力机制的变体,用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头(Attention Head),…
下面是相应的代码实现: python import torch import torch.nn as nn import math class MultiHeadSelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads self.head_dim = embed...
3.6代码实现 importtorchfromtorchimportnnasnn#dim_in:输入中每个token的维度,也就是输入x的最后一个维度#d_model:single-head-attention情况下q、k、v总的向量长度#num_heads:head个数classMultiHead_SelfAttention(nn.Module):def__init__(self,input_dim,num_heads):super().__init__()self.num_heads=n...
Multi-Head Self-Attention得到的新的词向量可以比Self-Attention得到的词向量有进一步提升。 什么是多头?(一般是使用8头) 理论做法: 输入X; 对应8个single head,对应8组 、 、 ,再分别进行self-attention,得到 - ; 再把 - 拼接concat起来; 再做一次线性变换(降维)得到 Z ...
# PYthon/PYtorch/你看的这个模型的理论classMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self):super(MultiHeadAttention, self).__init__()defforward(self, head, d_model, query, key, value, dropout=0.1,mask=None):""":param head: 头数,默认 8:param d_model: 输入的维度 512:param query: Q...
完全从零实现 DeepSeek MLA 算法(MultiHead Latent Attention)-(无矩阵吸收),DeepSeek V2/3 的核心组件之一 文字稿位于: https://bruceyuan.com/post/hands-on-deepseek-mla.html 代码位于 GitHub 欢迎 star: https://github.com/bbruceyuan/LLMs-Zero-to-Hero 欢迎大家用我的邀请码注册 aistackdc 获取...
实现多头注意力机制可以参考以下代码: ```python import torch.nn as nn import torch class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_dim, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads self.head_dim = embed_...
传统的多头注意力机制在处理长序列时,由于需要存储大量的键值对(Key-Value)缓存,导致内存占用过大。MLA(Multi-head Latent Attention)则通过低秩联合压缩技术,将键和值压缩为潜在向量,从而显著减少KV缓存的存储需求,提高模型的效率。, 视频播放量 761、弹幕量 2、点