key_padding_mask=None): """ 前向传播 :param token_x: (batch_size, seq_length,...
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),表示对权重矩阵做mask;如果长度是(N \times \text{num_heads} ,L,S),则对batch内每个样本的每个head分别指定mask - key_padding_mask:...
4. 调用TransformerDecoder 最后,我们调用TransformerDecoder并传入memory_key_padding_mask参数。 output=transformer_decoder(tgt,memory,memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) 1. 在这个过程中,memory_key_padding_mask参数用于指示哪些键值对需要被padding mask。 通过以上步骤,你可以成功实现“pytorch Trans...
与attn_mask不同的是,key_padding_mask是用来遮挡住 key 里面的值,详细来说应该是<PAD>,被忽略的情况与 attn_mask 一致。 #将key_padding_mask值改为布尔值 ifkey_padding_maskisnotNoneandkey_padding_mask.dtype == torch.uint8: warnings.warn("Byte tensor for key_padding_mask in nn.MultiheadAttenti...
与attn_mask不同的是,key_padding_mask是用来遮挡住 key 里面的值,详细来说应该是<PAD>,被忽略的情况与 attn_mask 一致。 #将key_padding_mask值改为布尔值 ifkey_padding_maskisnotNoneandkey_padding_mask.dtype == torch.uint8: warnings.warn("Byte tensor f...
📚 The doc issue The problematic document is about the description of key_padding_mask. key_padding_mask:For a float mask, it will be directly added to the corresponding key value. issue:I tested this float type and the results showed tha...
在Encoder部分,涉及到的mask主要指self-attention过程中,在计算每个token的query与key的相似度时,需要考虑一个重要的问题就是padding。因为我们的每条语料数据的长度一般是不同的,因此为了保证输入模型的input的size完全一致,我们会在末尾添加padding部分来使得每个输入的长度完全一样。但是这部分内容实际上是没有意义的。
🐛 Describe the bug DESCRIPTION: When using the key_padding_mask parameter: (1) If using [[1., 0.]] that conforms to the description in the API is normal, [1., 0.] will be added to the corresponding key. (2) However, if [0., 1.] is used, ...
编码src_mask(Optional[Tensor])– mask矩阵,在encoder层主要是pad masksrc_key_padding_mask(Optional[Tensor])– the maskforthe src keys perbatch(optional). 其nn.TransformerEncoderLayer已经封装了transformer encoder层所有需要的函数,因此,我们只需要传递给此函数相应的参数即可,当然我们的transformer模型是用了...
# Combine into a single dictionarydata = {'input_ids': encoded_inputs,'attention_mask': attention_mask} # Split the data into train and validation setstotal_size = len(data['input_ids'])train_size = int(total_size * 0.8) train_data...