attn_mask = attn_mask.repeat(n_head, 1, 1) # shape [n_head*B, L_q, L_k] scale = d_k ** -0.5 context, attention = self.attention(q, k, v, scale, attn_mask) context = context.view(n_head, sz_b, len_q, d_v) context = context.permute(1, 2, 0, 3).contiguous().v...
代码4:get_attn_pad_mask 代码5:EncoderLayer:多头注意力机制和前馈神经网络 代码6:MultiHeadAttention 总结: 理论介绍 transformer有两个输入,编码端输入和解码端输入。编码端输入经过词向量层以及位置编码层得到一个最终输入,然后流经自注意力层,然后经过前馈神经网络层,得到一个编码端的输出;同样,解码端的输入经过...
简答:src_mask是Pytorch版本TransformerEncoderLayer类中forward()的一个可选参数。查看forward()的源码可以看到src_mask被传到了MultiheadAttention类forward()中的attn_mask参数里。 MultiheadAttention类forward()中atten_mask的介绍 从上述介绍里,我们可以看到,src_mask的形状一般是输出序列长度*输入序列长度(对Transform...
3.(L,S)形状的attn_mask张量，第i行是序列中第i个token作为query能看到的整个序列的位置。这听起来...
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 class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): ...
然后,定义了解码器层的各个组件。Norm是一个归一化层,用于对解码器层的输出进行归一化。Dropout是一个dropout层,用于对解码器层的输出进行随机失活。MultiHeadAttention是一个多头注意力机制,用于对解码器层的输入进行自注意力计算。FeedForward是一个前馈神经网络,用于对解码器层的输入进行非线性变换。
(mask==0,-1e10)# 然后对Q,K相乘的结果计算softmax加上dropout,这是计算scaled dot product attention的第二步:attention=self.do(torch.softmax(energy,dim=-1))# 第三步,attention结果与V相乘x=torch.matmul(attention,V)# 最后将多头排列好,就是multi-head attention的结果了x=x.permute(0,2,1,3)....
以下是MultiHeadAttentionWrapper类的实现,它利用了我们之前定义的SelfAttention类: class MultiHeadAttentionWrapper(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v, num_heads): super().__init__() self.heads = nn.ModuleList( ...
Class ScaleDotProductAttention(nn.Module): 在forward函数(实现)中以数据流动的形式进行编写。 首先是以scores的公式为样本,写出计算步骤 接着将attn_mask中的pad信息部分,赋值为无穷小。 每一横行,在通过softmax的过程中,无穷小的数值将被计算为0概率,完成了填充信息pad的归零化 ...
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 class MultiHeadAttention(nn.Module): ...