attn_weights = torch.softmax( attn_scores / self.d_out_kq**0.5, dim=-1) context_vec = attn_weights @ values_2 returncontext_vec 使用这个交叉注意力模块: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,...
attn_weights = torch.softmax( attn_scores / self.d_out_kq**0.5, dim=-1) context_vec = attn_weights @ values_2 returncontext_vec 使用这个交叉注意力模块: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 crossattn = CrossAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) first_inp...
# 执行前向传播attn_output,attn_output_weights=multihead_attn(input_tensor,input_tensor,input_tensor)print("注意力输出形状:",attn_output.shape)print("注意力权重形状:",attn_output_weights.shape) 1. 2. 3. 4. 5. multihead_attn(input_tensor, input_tensor, input_tensor):传入输入张量来计算注意...
attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( query, key, value, self.embed_dim, self.num_heads, self.in_proj_weight, self.in_proj_bias, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias, key_padding_mask=key_padding_mask, attn_mask=attn_mask) 其中,self.in_proj_weight,...
# 计算键向量values_2 = x_2 @ self.W_value # 计算值向量计算注意力得分attn_scores = queries_1 @ keys_T通过softmax函数归一化得分，得到注意力权重attn_weights = torch.softmax(attn_scores / self.d_out_kq**5, dim=-1)根据注意力权重加权值向量，得到上下文向量context_vec = attn_weights @ ...
attn_output = self.mha(x, x, x, mask) attn_output = self.dropout1(attn_output) out1 = self.layernorm1(x + attn_output) ffn_output = self.ffn(out1) ffn_output = self.dropout2(ffn_output) out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output) ...
output=torch.matmul(weights,V)print("注意力权重:",weights)print("注意力输出:",output) 输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 注意力权重:tensor([[0.4761,0.2678,0.2561]])注意力输出:tensor([[0.9529,0.1797]]) 这里,“喜欢”通过注意力权重与“猫”和“追逐老鼠”进行了信息的融合...
- attn_mask: `(L, S)` or `(N * num_heads, L, S)` 输出: - attn_output:`(L, N, E)` - attn_output_weights:`(N, L, S)` ''' tgt_len, bsz, embed_dim = query.shape src_len, _, _ = key.shape head_dim = embed_dim // num_heads ...
两个实际上都是作用到attn_output_weights来影响最终的output,前者专注处理序列中的<PAD>,而后者专注处理序列交叉中的“不可见”逻辑。 key_padding_mask,长度是(N,S),N为batch size,S为源序列长度,会将非0或True的部分省略掉 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...
rnn_output,hidden=self.gru(embedded,last_hidden) # 计算注意力权重, 根据前面的分析,attn_weights的shape是(64, 1, 10) attn_weights=self.attn(rnn_output,encoder_outputs) # encoder_outputs是(10, 64, 500) # encoder_outputs.transpose(0, 1)后的shape是(64, 10, 500) ...