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=torch.randint(0,2,[3,3]).byte()print('>>>attn_mask:\n',attn_mask)attn_output,attn_output_weights=mha(x,x,x,attn_mask=attn_mask)print('>>>attn_output:\n',attn_output)print('>>>attn_output_weights:\n',attn_output_weights) 回到F.multi_head_attention_forward中,这里将k...
mask = mask.unsqueeze(0).expand(batch_size, -1, -1) # [B, L, L] return mask 1. 2. 3. 4. 5. 6. attn_mask参数有几种情况?分别是什么意思? 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...
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: ...
attn=F.softmax(scores,dim=-1)output=torch.matmul(attn,V)returnoutput 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 用户自注意力模块用户提交输入序列Q, K, V, mask计算注意力权重应用mask返回输出 代码块说明
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: ...
attn_mask: Masking张量,形状为[B, L_q, L_k] Returns: 上下文张量和attetention张量 """ attention = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) if scale: attention = attention * scale if attn_mask: # 给需要mask的地方设置一个负无穷 attention = attention.masked_fill_(attn_mask, -np.inf) ...
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); ...
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...