self.Group = nn.GroupNorm(32, in_c):创建一个GroupNorm层,将输入通道in_c分成 32 组进行归一化,常用于卷积神经网络中,有助于稳定训练过程和提高性能。 self.proj_q = nn.Conv2d(in_c, in_c, 1, stride=1, padding=0):创建一个 1x1 卷积层proj_q,输入和输出通道数都为in_c,步长为 1 且无填充。
:-2] + (self.all_head_size,) outputs = outputs.view(*outputs_shape) 这个实现增加的显存约为, 相比来说已经减少了很多了,拿Bert-Large举例,他的L=512, H=1024,在B等于1的时候,原始实现中每个selfattention的matmul等操作核会产生52MB的显存,改良后则会产生2MB的...
self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop_ratio) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop_ratio) def forward(self, x): # [batch_size, num_patches + ...
4. 测试 SelfAttention 类 为了确保我们的实现正常工作,接下来,我们将测试 SelfAttention 类: embed_size=256# 嵌入维度heads=8# 注意力头数量x=torch.rand(64,10,embed_size)# 模拟输入数据self_attention=SelfAttention(embed_size,heads)output=self_attention(x)print(output.shape)# 应输出 (64, 10, 256...
为了便于集成到更大的神经网络架构中,可以将自注意力机制封装为一个PyTorch模块。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: importtorch importtorch.nnasnn classSelfAttention(nn.Module): def__init__(sel...
本文将对自注意力(self attention)进行简要分析,它是tranformer中最重要的模块,而transformer又是bert类模型的重要组成部分,所以充分了解自注意力是非常必要的。主要原理来自Google的 《Attention Is All You N…
git仓库地址:https://github.com/The-AI-Summer/self-attention-cv 用einsum和einops在PyTorch中实现计算机视觉的自我注意机制。专注于计算机视觉自注意模块。 使用pip 安装 代码语言:javascript 复制 $ pip install self-attention-cv 如果你没有GPU,最好是在环境中预装好pytorch。
pytorch self-attention代码 文心快码BaiduComate 为了帮助你理解并实现PyTorch中的Self-Attention机制,我将按照你的提示逐步进行说明,并附上相应的代码片段。 1. 导入PyTorch库及相关模块 首先,我们需要导入PyTorch库及其相关模块,以便进行神经网络的构建和训练。 python import torch import torch.nn as nn import torch...
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 ...