忽略无关信息:通过使用padding mask,我们可以确保模型在其计算中忽略填充值,从而避免这些无关的信息对模型的输出产生影响。 稳定性:如果不使用padding mask,填充值可能会对模型的输出产生不稳定的影响,尤其是在使用softmax函数时。 解释性:使用padding mask可以提高模型的解释性,因为我们可以确保模型的输出只与真实的输...
因此，其Mask向量便为[True, True, True, False, False]。通过这个Mask向量（下面称之为src_key_pad...
Transformer P8 Attention处理Key_Padding_Mask 在NLP任务中,输入模型的句子一般都是有长有短的,为方便批处理,会强行用 pad 填充到等长。而填充的 pad 经过词嵌入和位置编码层,会被编码成一个正常的特征向量,为了防止 pad 影响计算结果,需要把 pad 对应位置的数值 mask 掉。 上节课当中,我们实现了用于注意力计算...
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...
在Transformer中，使用到掩码的第2个地方便是Padding Mask。由于在网络的训练过程中同一个batch会包含有...
实现“pytorch TransformerDecoder memory_key_padding_mask”的步骤 1. 确定输入参数 首先,我们需要确定要使用的输入参数。在这个情景下,我们需要使用memory_key_padding_mask参数来填充键值对的mask。 memory_key_padding_mask: torch.Tensor 1. 2. 创建TransformerDecoder层 ...
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位置处数值为0,pad位置处数值为1。对于注意力权重softmax(Q*K.T+mask),使用padding mask可使每个单词对于pad的注意力权重为0。在TransformerEncoderLayer中MHA层中,注意力权重形状为(b,num_heads,inp_seq_len,inp_...
from utils import generate_padding_mask, generate_future_mask ''' transformer应用于机器翻译 ''' class MachineTranslation(nn.Module): def __init__(self, source_vocab_dim, target_vocab_dim, d_model, n_head, n_encoder_layers, n_decoder_layers, d_feedforward, pad_token, dropout=0.1): drop...
super(TransformerEncoderLayer, self).__init__() self.self_attention = MultiheadAttentionBlock(d_model, n_head, dropout) self.feedforward = FeedforwardBlock(d_model, d_feedforward, dropout) def forward(self, source, source_padding_mask = None): output = self.self_attention(source, source,...
as for,src_key_padding_mask, it has to be of shape (N, S), whereNis batch size, andSis source sentence length. I think it is to make us not consider any padded words for finding representation of other words. for example, if we want to not consider third word in our source sequen...