(三)self-attention mask 在multi-head attention中的scaled dot-product attention模块会经过softmax算Q和K关联的概率。所以我们要把之前padding的那部分mask掉,即替换成一个非常小的数,这样在softmax算概率padding部分的值会变成0。 下面代码是构造邻接矩阵,能直观看到每个词之间的关联性。 #构造encoder的self-attent...
[SelfAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) for_inrange(num_heads)] ) defforward(self, x): returntorch.cat([head(x)forheadinself.heads], dim=-1) 使用这个多头注意力包装器: torch.manual_seed(123) d_in, d_out...
实现带mask的自注意力机制,我们需要在PyTorch中定义一个相应的类。以下是一个简单的实现。 AI检测代码解析 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttention(nn.Module):def__init__(self,d_model):super(Attention,self).__init__()self.d_model=d_modeldefforward(self,Q,K,V,mask=...
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...
Self-Attention的结构图 forward输入中的query、key、value forward的输出 实例化一个nn.MultiheadAttention 进行forward操作 关于mask Reference Self-Attention的结构图 本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践,具体原理不作大量说明,self-attention的具体结构请参照下图。
以下是SelfAttention类的实现,它包含了我们之前讨论的整个自注意力过程: import torch import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, d_in, d_out_kq, d_out_v): super().__init__() self.d_out_kq = d_out_kq self.W_query = nn.Parameter(torch.rand(d_in,...
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): super(MultiHeadAttention, self).__init__() ...
缩放因子 self.d_out_kq**0.5在softmax之前应用,如前所述。 使用这个SelfAttention模块示例如下: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 sa = SelfAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) # 假设embedded_sentence是我们的输入张量 ...
缩放因子 self.d_out_kq**0.5在softmax之前应用,如前所述。 使用这个SelfAttention模块示例如下: torch.manual_seed(123) d_in, d_out_kq, d_out_v =3,2,4 sa = SelfAttention(d_in, d_out_kq, d_out_v) # 假设embedded_sentence是我们的输入张量 ...
importtorch.nn.functionalasFdefscaled_dot_product_attention(q,k,v,mask=None):matmul_qk=torch.matmul(q,k.transpose(-2,-1))dk=q.size()[-1]scaled_attention_logits=matmul_qk/torch.sqrt(torch.tensor(dk,dtype=torch.float32))ifmask is not None:scaled_attention_logits+=(mask*-1e9)attention_...