MultiheadAttention中的Attention Mask格式 在PyTorch的MultiheadAttention模块中,Attention Mask的格式有一定的要求。具体来说,Attention Mask应该是一个三维的Tensor,其形状为(B, Nt, Ns),其中B为batch size,Nt为目标序列的长度,Ns为源序列的长度。在这个Tensor中,每个位置的值应该为0或-inf,分别表示应该考虑或忽略...
defcreate_sequence_mask(seq):seq_len=seq.size(1)mask=torch.triu(torch.ones((seq_len,seq_len),dtype=torch.bool),diagonal=1)returnmask.unsqueeze(0) 1. 2. 3. 4. 使用Mask的多头注意力 接下来,我们将使用mask来过滤输入并应用多头注意力。 input_dim=512hidden_dim=256num_heads=8attention=Multi...
5. trivials:d2l中称memory attention为‘encoder- decoder attention’ 03-17 回复1 无凉 请问一下这边create_mask 中pad_mask(src == PAD_IDX).transpose(0, 1)为什么要进行转置,直接出来不就是[B, seq]么? 2023-06-26 回复喜欢 立青-Lam src是(s, n),需要转换 03-17 回复...
attention_mask = d['attention_mask'].to(device) y = d['y'].to(device) n = y.size(0) if epoch >= awp_start: awp.perturb(input_ids, attention_mask, y, criterion) with torch.cuda.amp.autocast(enabled=apex): y_pred = model(input_ids, attention_mask) loss = criterion(y_pred.v...
下面回来transformer encoder中word embedding,position embedding,self-attention mask的pytorch实现。 (一)word embedding importtorchimportnumpy as npimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as F#关于word embedding,以序列建模为例#考虑source sentence 和 target sentence#构建序列,序列的字符以其在词表中的...
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
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 ...
is_pretokenized=True,return_token_type_ids=True,return_attention_mask=True)input_ids=encode_dict['input_ids']input_mask=encode_dict['attention_mask']segment_ids=encode_dict['token_type_ids']assertlen(input_ids)==max_seq_lengthassertlen(input_mask)==max_seq_lengthassertlen(segment_ids)==...
returnoutput, attention_weights # Example usaged_model=512batch_size=2seq_len=4q=torch.rand((batch_size, seq_len, d_model))k=torch.rand((batch_size, seq_len, d_model))v=torch.rand((batch_size, seq_len, d_model))mask=create_look_ahead_mask(seq_len) ...
loss, logits= model(batch[0].to(device), token_type_ids=None, attention_mask=(batch[0]>0).to(device), labels=batch[1].to(device)) total_loss+=loss.item() loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),1.0) ...