这种方法更加高效,因为它避免了对掩码位置进行不必要的计算,并且不需要重新归一化。softmax函数有效地将-inf值视为零概率,因为e^(-inf)趋近于0。 通过这种方式实现因果自注意力可以确保了语言模型能够以从左到右的方式生成文本,在预测每个新token时只考虑先前的上下文。这对于在文本生成任务中产生连贯和上下文适当的...
在编码器的自注意力计算中,通过将这些填充位置对应的掩码值设为一个很小的负无穷大(-inf),可以使注意力机制忽略这些位置的信息。这样做的目的是为了避免模型关注无效的填充位置,提高模型的效率和准确性。 trg_mask是一个掩码矩阵,用于屏蔽解码器的输入序列中的未来位置。在解码器的自注意力计算和注意力计算中,通过...
其实attn_mask 和 key_padding_mask 有些时候对象是一致的,所以有时候可以合起来看。-inf做 softmax 之后值为 0,即被忽略。 ifkey_padding_maskisnotNone: assertkey_padding_mask.shape == (bsz, src_len), \ f"expecting key_padding_mask shape of{(bsz, ...
分数为-inf,对应的权重就可以设置为0。 transformer:自注意力机制执行Seq2Seq任务 Transformer模型:一种新的不基于循环神经网络的自然语言处理模型 嵌入层: 自注意力机制中不包含单词的顺序,如果要构建单词的词向量序列,需要引入单词的顺序相关的信息。 使用周期性的函数来编码单词的顺序,比如使用不同周期的正弦函数和...
>>>torch.tensor(3e38,dtype=torch.float).log()tensor(88.5968)>>>torch.tensor(4e38,dtype=torch.float).log()tensor(inf) 我们可以看到,M 位于 3e38 到 4e38 之间,接下来我们可能会尝试继续精确查找,其实这完全没有任何的意义,因为 ln(3e38)=88.5968 和 ln(4e38)=88.8845,结果没有差多少。因此,就算...
它将范围(-inf, inf)中的任意输入压缩到区间(0, 1)中的某个值。 3)tanh tanh(x)=1−e−2x1+e−2x 将其输入压缩转换到区间(-1, 1)上。 为什么要引入非线性变换? 非线性变换比线性变换有更强的表达能力。可逼近任意复杂函数,更加贴合真实世界问题,现实世界中单调、线性是极少存在的。
行和范数,即所有矩阵行向量绝对值之和的最大值,matlab调用函数norm(A,inf)。 2.4 F-范数 Frobenius范数,即矩阵元素绝对值的平方和再开平方,matlab调用函数norm(A,'fro') 2.6核范数 是A的奇异值,核范数即奇异值之和。 3.Pytorch中的x.norm(p=2,dim=1,keepdim=True)的理解 ...
当用NLLLoss时,刚好多个负号loss变成(0,inf);当用KLDivLoss时,刚好多个熵。 回顾klLoss的公式 p_i*log(p_i/q_i),其中p_i是(0,1)范围内的targets q_i是将logits映射到(0,1)范围内的结果,所以p_i和q_i都是(0,1)之间 KLDivLoss这个函数的特点就是把log(q_i)这一步扔给输入自己算,这个函数管...
p (int, float, inf, -inf, 'fro', 'nuc', optional):范数计算中的幂指数值。默认为'fro' dim (int,2-tuple,2-list, optional): 指定计算的维度。如果是一个整数值,向量范数将被计算;如果是一个大小为2的元组,矩阵范数将被计算;如果为None,当输入tensor只有两维时矩阵计算矩阵范数;当输入只有一维时则...
或者叫iteration）获得的grad和loss都很正常，问题发生在第一个step权重更新以后，所有权重都变成了inf，...