dropout_p, train=True) return attn_weight @ value2. 显式控制不同的Backend SDPA...
flash_config=GPT2Config( n_layer=DEPTH, n_embd=DIM, n_head=NUM_HEADS, vocab_size=NUM_TOKENS, attn_implementation='flash_attention_2' # 启用FlashAttention2 ) print(f"HF GPT2 train with flash") hf_main(config=flash_config) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 这个简单的配置修改...
我们将在 A100 上比较 Triton kernel与 FlashAttentionv2 的性能。脚本可以在这里找到(https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/benchmarks/transformer/score_mod.py)。 FlexAttention 在前向pass中达到了 FlashAttention2 性能的 90%,在后向pass中达到了 85%。FlexAttention 目前使用了一种确定性算法,该算...
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...
针对你提出的“flash_attn is not installed. using pytorch native attention implementation.”问题,我将按照提供的tips进行回答: 确认flash_attn库是否已安装: 你可以通过运行pip show flash_attn来检查flash_attn库是否已安装在你的环境中。如果返回了库的详细信息,则说明已安装;如果提示未找到该库,则需要安装。
(B, nh, T, T)ifself.flash:# efficient attention using Flash Attention CUDA kernelsy = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=None, dropout_p=self.dropout, is_causal=True)else:# manual implementation of attentionatt = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0/ math.sqrt(k...
out= flash_attn_func(q, k, v, dropout_p=0.0, softmax_scale=scale, causal=False) head_num = q.shape[2] out = torch_npu.npu_fusion_attention(q, k, v, head_num, "BSND", keep_prob=1.0, scale=scale)[0] 使能causal时,模型中替换代码: ...
context_vec = attn_weights @ values returncontext_vec 这个类封装了以下步骤: 将输入投影到键、查询和值空间 计算注意力分数 缩放和归一化注意力权重 生成最终的上下文向量 关键组件说明: 在__init__中,我们将权重矩阵初始化为 nn.Parameter对象,使PyTorch能够在训练过程中自动跟踪和更新它们。
(self, x): # calculate query, key, values for all heads in batch and move head forward to be the batch dim query_projected = self.c_attn(x) batch_size = query_projected.size(0) embed_dim = query_projected.size(2) head_dim = embed_dim // (self.num_heads * 3) query, key, ...
PyTorch的scaled_dot_product_attention操作建立在Flash attention、FlashAttentionV2和xFormer的内存高效注意力原理之上,可以显著加快GPU的注意力。该操作与torch.compile相结合,使我们能够在MultiheadAttention的变体中表达和融合一个通用模式。经过一小部分更改后,我们可以调整模型以使用scaled_dot_product_attention。