'b L (C H K) -> K b H L C', K=3, H=self.num_heads)q,k,v = x[0], x[1], x[2]x = F.scaled_dot_product_attention(q,k,v, is_causal=False, dropout_p=self.dropout_prob)x = rearrange(x, 'b H (h w) ...
dropout_p:丢弃概率,用于应用dropout。 is_causal:如果为真,假设因果注意力掩码。 scale:缩放因子,在softmax之前应用。 注意事项: 此函数是beta版本,可能会更改。 根据不同的后端(如CUDA),函数可能调用优化的内核以提高性能。 如果需要更高的精度,可以使用支持torch.float64的C++实现。 数学原理: 缩放点积注意力的...
(C H K) -> K b H L C', K=3, H=self.num_heads) q,k,v = x[0], x[1], x[2] x = F.scaled_dot_product_attention(q,k,v, is_causal=False, dropout_p=self.dropout_prob) x = rearrange(x, 'b H (h w) C -> b h w (C H)', h=h, w=w) x = self.proj2(x)...
embed_dimension: int, bias: bool=False, is_causal: bool=False, dropout:float=0.0): super().__init__() assert embed_dimension % num_heads == 0 # key, query, value projections for all heads, but in a batch self.c_attn = nn.Linear(embed_dimension, 3 * embed_dimension, bias=bias)...
is_causal(可选 bool): 如指定,应用因果掩码。默认为 None;尝试检测因果掩码。 返回类型 Tensor 形状 请参阅 Transformer 类中的文档。 示例代码 import torch import torch.nn as nn # 创建 TransformerEncoderLayer 实例 encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8) ...
classCausalSelfAttention(nn.Module):def__init__(self, num_heads:int, embed_dimension:int, bias:bool=False, is_causal:bool=False, dropout:float=0.0):super().__init__()assertembed_dimension % num_heads ==0# key, query, value projections for all heads, but in a batchself.c_attn = ...
cuda.empty_cache() # Reload model in FP16 (instead of NF4) base_model = AutoModelForCausal...
self.dropout = dropout# flash attention make GPU go brrrrr but support is only in PyTorch >= 2.0self.flash =hasattr(torch.nn.functional,'scaled_dot_product_attention')ifnotself.flash:print("WARNING: using slow attention. Flash Attention requires PyTorch >= 2.0")# causal mask to ensure that...
PyTorch 通过使用户能够将膨胀作为关键字参数传递,从而使进行膨胀卷积变得容易,如先前代码块中的DilatedCausalConv1d节点中所给出的。 如前所述,每一层具有不同的扩张因子,并且可以为每一层的扩张卷积节点创建传递该因子。 由于跨步为 1,所以填充保持为 0,目的不是上采样或下采样。init_weights_for_test...
此外，辍学比率为 0.05，这意味着在训练期间将忽略 5% 的输入单元。最后，由于我们正在处理一个普通语言建模，因此该任务使用属性进行初始化。CAUSAL_LM SFTTrainer 这旨在使用训练数据、分词器和附加信息（如上述模型）来训练模型。由于我们使用训练数据中的文本字段，因此查看分布以帮助设置给定序列中的最大令牌数非常...