token_x,attn_mask=None, key_padding_mask=None): """ 前向传播 :param token_x:...
attn_mask(Optional[Tensor]) – If specified, a 2D or 3D mask preventing attention to certain positions. Must be of shape (L,S) or (N⋅num_heads,L,S), where N is the batch size, L is the target sequence length, and S is the source sequence length. A 2D mask will be broadcaste...
attn_mask,长度是(L,S),其中L表示目标序列长度(Q),S是源序列长度(K,V),表示对权重矩阵做mask;如果长度是(N \times \text{num_heads} ,L,S),则对batch内每个样本的每个head分别指定mask - key_padding_mask: :math:`(N, S)` where N is the batch size, S is the source sequence length. If ...
然后就到我们需要做mask的时候了,这个时候我们会在模型中传入一个尺寸为[B,1,1,L]的mask,其中pad_idx对应位置被设置为0,也就是需要mask的位置,其余为1。借助PyTorch的broadcasting机制,我们可以顺利地实现对scaled_attn的mask任务,然后将经过mask之后的scaled_attn(相似度度量矩阵)去与value相乘,得到每个token最终的...
对于decoder的self-attention,里面使用到的scaled dot-product attention,同时需要padding mask和sequence mask作为attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask一律等于padding mask。 encoder代码实现如下: AI检测代码解析 import torch ...
因为在 decoder 解码的时候,只能看该位置和它之前的,如果看后面就犯规了,所以需要 attn_mask 遮挡住。 下面函数直接复制 PyTorch 的,意思是确保不同维度的 mask 形状正确以及不同类型的转换。 ifattn_maskisnotNone: ifattn_mask.dtype == torch.uint8: ...
def create_look_ahead_mask(size): mask = torch.triu(torch.ones(size,size),diagonal=1)returnmask# (seq_len, seq_len)# Example usagelook_ahead_mask = create_look_ahead_mask(4)print(look_ahead_mask) 掩码之间的关系 填充掩码(Padding Mask)和序列掩码(Sequence Mask)都是在处理序列数据时使用的...
在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写。 首先是以scores的公式为样本,写出计算步骤 接着将attn_mask中的pad信息部分,赋值为无穷小。 每一横行,在通过softmax的过程中,无穷小的数值将被计算为0概率,完成了填充信息pad的归零化 再将scores得分和v矩阵相乘,完成了注意力得分计算和注意力选取。输出结果是cont...
mask=create_look_ahead_mask(seq_len) attention_output, attention_weights=scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask) print(attention_output) 我们创建一个简单的Transformer 层来验证一下三个掩码的不同之处: import torch import torch.nn as nn ...
c10::optional<int64_t> mask_type) { if (query.is_nested() && !attn_mask) { return at::_nested_tensor_softmax_with_shape(attn_scores, query); } if (attn_mask && attn_mask->dtype() != at::kBool) { attn_mask = attn_mask->to(at::kBool); ...