PositionalEncoding+__init__(self, d_model, dropout=0.1)+forward(self, x)Encoder+__init__(self, input_dim, d_model, dropout=0.1)+forward(self, x) 代码示例 让我们先实现一个名为PositionalEncoding的类: importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self...
在 Transformer 中,位置编码的维度通常与输入嵌入的维度相同。 importtorchimporttorch.nnasnnclassPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self,d_model,dropout=0.1,max_len=5000):super(PositionalEncoding,self).__init__()# 貌似长度和批次无关,初始化位置编码的张量self.dropout=nn.Dropout(p=dropout)# ...
super(PositionalEncoding, self).__init__() ## 位置编码的实现其实很简单,直接对照着公式去敲代码就可以,下面这个代码只是其中一种实现方式; ## 从理解来讲,需要注意的就是偶数和奇数在公式上有一个共同部分,我们使用log函数把次方拿下来,方便计算; ## pos代表的是单词在句子中的索引,这点需要注意;比如max_...
2,位置编码(PositionalEncoding) 既然transformer中没有rnn和卷积,那么如何利用输入sequence的顺序信息呢? 为此transformer引入了位置编码模块(PositionalEncoding),作用于encoder和decoder栈中embedding(位于encoder栈和decoder栈的底部)的输出。在Transformer中,原作使用了sine和cosine函数,且位置编码的输出维度和embedding的维度是...
PositionalEncoding模块向序列中的标记注入了一些关于相对或绝对位置的信息。位置编码与嵌入的维度相同,因此两者可以相加。在这里,我们使用不同频率的sine和cosine函数。 classPositionalEncoding(nn.Module):def__init__(self, d_model:int, dropout:float=0.1, max_len:int=5000):super().__init__() ...
位置编码器类的初始化函数 共有三个参数,分别是 d_model:词嵌入维度 dropout: dropout触发比率 max_len:每个句子的最大长度 """ super(PositionalEncoding, self).__init__() self.dropout = nn.Dropout(p=dropout) # Compute the positional encodings ...
Class PositionalEncoding(nn.Module): 比对着公式就能很简单的写出代码,当然实现方式有很多种 位置编码是一个常规参数,不参与更新 forward函数(实现)中,执行的内容是将经过词向量的一个参数和位置编码相加(即信息整合,内容为:词向量+位置编码) over Class EncoderLayer(nn.Moudule): ...
此外，与按顺序传递输入词的 RNN 不同，transformer 并行地接受输入矩阵，从而失去了被输入词的位置感。为了弥补这一损失，在将标记嵌入处理到模型之前，我们添加了 Positional Encoding——一种指示序列中单词顺序的信号。如前所述，由于 GPT-2 的上下文大小是 1024，因此位置编码的维度是 [1024, 768]。从[The ...
dim) x_norm = rms_norm(x) print(f"x的形状: {x.shape}") print(f"x_norm的形状: {x_norm.shape}") """### 测试结果: ### """ x的形状: torch.Size([10, 256, 512]) x_norm的形状: torch.Size([10, 256, 512]) """旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）...
[e_x1 + p_1, e_x2 + p_2, ...] self.position = PositionalEncoding(embedding_dim, p_drop) # Multi-Head Attention self.atten = MultiHeadedAttention(h, embedding_dim) # self-attention-->建立一个全连接的网络结构 # 层归一化(LayerNorm) self.norm = nn.LayerNorm(embedding_dim) # Feed...