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.nnas
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_...
第一个句子的token全部用0来表示,第二个句子的token全部用1来表示,让模型得以判断上下句的起止位置 Position Embedding:与Transformer的输入部分(Positional Encoding)有很大不同。Transformer中用的是正余弦函数固定好的,而BERT中是使用随机初始化,模型自己学习出每个位置的Embedding Input:[CLS]上一句话[SEP]下一句话...
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 ...
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__() ...
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): ...
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
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 ...
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