S is the source sequence length. """key_padding_mask：用来遮蔽<PAD>以避免pad token的embeddi...
这些层将创建一个 mask Tensor(形状为(batch,sequence_length)的2D张量),并将其附加到由Masking或Embedding层返回的 Tensor 输出。 embedding=layers.Embedding(input_dim=5000,output_dim=16,mask_zero=True)masked_output=embedding(padded_inputs)print(masked_output._keras_mask)masking_layer=layers.Masking()# ...
Decoder 不仅需要 padding mask,还需要防止标签泄露,即在 t 时刻不能看到 t 时刻之后的信息,因此在上述 padding mask的基础上,还要加上 Subsequent mask。 Subsequent mask 一般是通过生成一个上三角为0的矩阵来实现的,上三角区域对应要mask的部分。 在Transformer 的 Decoder中,先不考虑 padding mask,一个包括四个...
inputs= keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(raw_inputs, padding="post", value=0)print(inputs, type(inputs)) #第二步,对无效数据做Mask,添加一个keras.layers.Masking层input_x = Input(shape=(12,), name="in") masking_layer= Masking(input_shape=(12,), mask_value=0) input_masked=...
padding mask和look ahead mask用于掩盖部分数据,其本质为一个01矩阵。在mha或mmha层中做scale dot product时,填充为1的部分乘1e-9,使得计算注意力权重A=softmax(Q*K.T+mask)时,该位置的注意力权重为0。padding mask用于掩盖序列中为pad的部分,形状为(b,1,1,inp_sql_len),对于每个sequence,非pad位置处...
在PyTorch的nn.TransformerEncoderLayer 和 nn.MultiheadAttention等类中,我们要用到一些mask掩码传入forward中;另外HuggingFace的AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 等类中,我们也会得到、传入一些mask,…
packed_batch= torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(sorted_batch, sorted_seq_lens,batch_first=True) 1. 直接讲输入和输出吧 输入如下: sorted_batch(batch_size x max_len x word_dim): 它就是经过embedding之后的词向量矩阵,只不过它已经按照,当前batch下所有句子的长度,从长到短排过序了,也就是刚...
在TensorFlow之中使用Mask也是比较简单的,主要有两种方法: 添加一个tf.keras.layers.Embedding层并设置参数mask_zero=True; 添加一个tf.keras.layers.Masking层。 这里我们使用之前的文本分类的模型作为例子来进行演示。值得注意的是,在很多情况之下,如果我们不使用Mask,那么模型依然会继续运行,但是采用Mask会让模型更加...
Keras中用于masking以及padding的两个函数分别是keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.0)以及keras.layers.Masking(mask_value=0.0)。 pad_sequences用于将序列填充到相同的长度。可以将一个由num_samples个序列(每个序列又...
src_mask[Tx, Tx] = [S, S]-源序列的附加掩码(可选)。这是在执行atten_src + src_mask时应用...