这里面最大的区别就是*mask_和*_key_padding_mask,_至于*是src还是tgt,memory,这不重要,模块出现在encoder,就是src,出现在decoder,就是tgt,decoder每个block的第二层和encoder做cross attention的时候,就是memory。 *mask 对应的API是attn_mask,*_key_padding_mask对应的API是key_padding_mask 我们看看torch/nn/...
tgt_mask = nn.Transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt.size(-1)) print(tgt_mask)generate_...
generate_square_subsequent_mask(seq_tgt.size(0)) seq_out = transformer(src=src, tgt=seq_tgt, tgt_mask=tgt_mask) latest_out = seq_out[-1, :, :].unsqueeze(0) out_sequence_list.append(latest_out) # AssertError when seq_out.size(0) >= 2 # In [1]: seq_out - torch.cat(out_...
ENpytorch也自己实现了transformer的模型，不同于huggingface或者其他地方，pytorch的mask参数要更难理解一些...
memory_key_padding_mask(可选):一个可选的二进制掩码,用于指示编码器输出中哪些位置是填充的(padding)。其形状为(batch_size, src_len)。 2. 输出格式 nn.TransformerDecoder的输出是一个三维张量,其形状为(tgt_len, batch_size, embed_dim),表示解码器对每个目标序列位置的处理结果。这些结果可以用于后续的操...
CLASS torch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers, norm=None) decoder_layer – 就是上面搭建的torch.nn.TransformerEncoderLayer num_layers – decoder层的数量,transformer模型默认6层 norm – the layer normalization component (optional). forward(tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None,...
tgt_mask=self.transformer.generate_square_subsequent_mask(tgt_len).cuda() memory_mask=None src_key_padding_mask=enc_inputs.data.eq(0).cuda()# [N,S] tgt_key_padding_mask=dec_inputs.data.eq(0).cuda()# [N,T] memory_key_padding_mask=src_key_padding_mask# [N,S] ...
Transformer 本质上是一种 Encoder,以翻译任务为例,原始数据集是以两种语言组成一行的,在应用时,应是 Encoder 输入源语言序列,Decoder 里面输入需要被转换的语言序列(训练时)。 一个文本常有许多序列组成,常见操作为将序列进行一些预处理(如词切分等)变成列表,一个序列的列表的元素通常为词表中不可切分的最小词,...
torch.nn.Transformer`模块的权重？torch.nn.Transformer由多个部件和重量组成。要初始化Transformer，需要...
importtorchtransformer=torch.nn.Transformer(batch_first=True,d_model=8,dim_feedforward=8,dropout=0.0)embed_src=torch.randn(1,2,8)embed_tgt=torch.randn(1,3,8)padding_mask=torch.tensor([[0.,float('-inf')]])transformer.eval()out1=transformer(embed_src,embed_tgt,src_key_padding_mask=paddi...