PE代码实现如下: class PositionalEncoding(nn.Module): def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000): super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) pe = torch.zeros(max_len, d_model) position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float)...
正如所见到的,Transformer是由编码器和解码器组成的。与图10.4.1 中基于Bahdanau注意力实现的序列到序列的学习相比,Transformer的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的,源(输入)序列和目标(输出)序列的嵌入(embedding)表示将加上位置编码(positional encoding),再分别输入到编码器和解码器中。 图10.7.1 中...
A PyTorch implementation of the 1d and 2d Sinusoidal positional encoding/embedding. - wzlxjtu/PositionalEncoding2D
## 注意力模块 [步骤2c: KV缓存; 步骤2d: 分组查询注意力] ## 如前所述，命名约定遵循原始Meta LLama3 GitHub classAttention(nn.Module): def__init__(self, args: ModelArgs): super().__init__() self.args=args# 嵌入维度 self.dim=args.dim# 分配给查询的头数 self.n_heads=args...
论文中对于3D位置坐标和2D视角坐标的编码方式是不同的,对于3D位置坐标,论文中使用频率为10的PE,对于2D坐标,论文中使用频率为4的PE。 下面是参数配置的代码: parser.add_argument("--multires", type=int, default=10, help='log2 of max freq for positional encoding (3D location)') ...
**位置编码(Positional Encoding):**帮助模型理解标记之间的序列关系,对于理解上下文至关重要。 共享嵌入空间(Shared Embedding Space):将文本嵌入与来自位置编码的嵌入进行拼接(concatenate),然后传递给解码器。 **解码器(Decoder-only Language Model):**负责最终的文本生成。
通过执行线性投影为每个Patch获得嵌入, 这是通过 2D 卷积层来完成。然后张量在最后一个维度被展平(压扁),变成 (batch_size, encoder_embed_dim, num_visible_patches),并 转置为形状(batch_size、num_visible_patches、encoder_embed_dim)的张量。 class PatchEmbed(nn.Module):...
defpositional_encoding(X, num_features, dropout_p=0.1, max_len=512)-> Tensor: r''' 给输入加入位置编码 参数: - num_features: 输入进来的维度 - dropout_p: dropout的概率,当其为非零时执行dropout - max_len: 句子的最大长度,默认512
importtorchfrompositional_encodings.torch_encodingsimportPositionalEncoding1D,PositionalEncoding2D,PositionalEncoding3D,Summer# Returns the position encoding onlyp_enc_1d_model=PositionalEncoding1D(10)# Return the inputs with the position encoding addedp_enc_1d_model_sum=Summer(PositionalEncoding1D(10))x=...
defpositional_encoding(X, num_features, dropout_p=0.1, max_len=512)-> Tensor: r''' 给输入加入位置编码 参数: - num_features: 输入进来的维度 - dropout_p: dropout的概率,当其为非零时执行dropout - max_len: 句子的最大长度,默认512