一,nn.functional 和 nn.Module 前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。 利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数,模型层,损失函数)。 Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。 这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现,也有类形式实现。 其中...
这个实现增加的显存约为, 相比来说已经减少了很多了,拿Bert-Large举例,他的L=512, H=1024,在B等于1的时候,原始实现中每个selfattention的matmul等操作核会产生52MB的显存,改良后则会产生2MB的显存,太顶了。考虑到Bert-Large有24层,这一下就去掉了1.2GB/sample的显存,真...
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),…
(1)第一层是多头自注意机构,通过self-attention层帮助Endcoder在编码单词的过程中查看输入序列中的其他单词。 (2)第二层是简单的位置全连接前馈网络。我们在两个子层周围使用残差连接,然后是层归一化。也就是说,每个子层的输出是LayerNorm(x +子层(x)),其中子层(x)是子层本身实现的函数。为了方便这些剩余连...
attention_head_size = int(hidden_size / num_attention_heads) self.all_head_size = hidden_size num_attention_heads是Muti中head的个数 attention_head_size是每个头的大小 all_head_size是所有头大小总和,也是隐藏层的大小 self.query = nn.Linear(input_size, self.all_head_size) self.key = nn....
self-attention 的 pytorch 实现 问题 基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好,比如大海,天空等;但是在那些细密纹理,全局结构较强的类别中生成的图片不是很好,如人脸(可能五官不对应),狗(可能狗腿数量有差,或者毛色不协调)。 可能的原因...
建议读者先了解 attention,这里仅仅给出最重要的几个概念,即我们经常在相关文献中看到的几个字母 Q, K, V,分别对应 Query、Key 和 Value。简单的理解是 attention 层能够根据不同的 Query,对每个 value 进行加权,该权重又跟每个 Value 所对应的 Key 息息相关。
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),每个头都可以学习到不同的注意力权重分布,从而能够捕捉到不同的关系和特征。
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),每个头都可以学习到不同的注意力权重分布,从而能够捕捉到不同的关系和特征。
前言:虽然会pytorch框架中的一些基础操作,但是有很多实现直接让自己写还是挺困难的。本次的代码参考senet中的channel-wise加权,CBAM中的channel-attention和spatial-attention 文章目录 1. SENET中的channel-wise加权的实现 2. CBAM中的通道注意力机制 3. CBAM中的空间注意力机制 ...