token_x,attn_mask=None, key_padding_mask=None): """ 前向传播 :param token_x:...
注意mask一共有两种(xx_mask和xx_key_padding_mask),有三类(src_xx,tgt_xx,memory_xx) nn.TransformerXXcoder,执行每个XXcoderLayer,结束。注意Decoder的mask类型多一组 nn.TransformerXXcoderLayer,都是顺序执行论文中的步骤,核心部分MHA 所有6个mask都是用到了MHA模块 MHA模块中mask的位置如下,调用的函数multi_...
torch.nn.ReflectionPad2d(padding) torch.nn.ReplicationPad2d(padding) 1. 2. 解析: padding (int, tuple) : 填充的大小。如果是int,在所有边界使用相同的padding。如果是4元组,则使用padding_left、padding_right、padding_top、padding_bottom 2.1.1 padding 参数 (1)例子: 2.1.2 python代码例子 2.1.2.1 ...
一般的,在通过embedding层转换为词向量之前,我们的输入形式如下:batch_size * max_len,每一个句子都是一个列表,其中的元素是单词对应的下标。 如果一个句子原来的长度<max_len,我们需要进行padding操作,即在这个列表里填0,0下标表示< pad >这一个单词,它的词向量表示一般是随机初始化的。 在这里,max_len就是...
#接着进入第二个子层,这个子层中常规的注意力机制,q是输入x;k,v是编码层输出memory,同样也传入source_mask,但是进行源数据遮掩的原因并非是抑制信息泄露,而是遮蔽掉对结果没有意义的padding。 x = self.sublayer[1](x, lambda x: self.src_attn(x, m, m, src_mask)) ...
expand(-1, num_heads,-1,-1).reshape(bsz * num_heads,1, src_len) #若attn_mask为空,直接用key_padding_mask ifattn_maskisNone: attn_mask = key_padding_mask elifattn_mask.dtype == torch.bool: attn_mask = attn_mask.logical_or(key_padding_mas...
(src=x.transpose(0,1),src_key_padding_mask=y).transpose(0,1)print(output)>>torch.Size([4,2,3])torch.Size([4,2])tensor([[False,False], [True,False], [True,True], [True,True]])tensor([[[-0.0933,-1.1754,1.2687], [-0.4194,-0.9599,1.3794]], [[0.9560,-1.3805,0.4246], [...
def forward(self, x, memory, src_mask, tgt_mask): # memory为编码器输出隐藏表示 m = memory # 自注意力机制,q、k、v均来自解码器隐表示 (子层一) x = self.sublayer[0](x, lambda x: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)) # 上下文注意力机制:q为来自解码器隐表示,而k、v为编码器隐表...
(query, key, value, attn_mask=None, dropout_p=dropout, is_causal=is_causal) y = y.transpose(1, 2).view(batch_size, -1, self.num_heads * head_dim) y = self.resid_dropout(self.c_proj(y)) return y num_heads = 8 heads_per_dim = 64 embed_dimension = num_heads * heads_per...
State Space Models(S4):这些模型已经显示出很好的特性。它们提供了一种平衡,比rnn更有效地捕获远程依赖关系,同时比transformer更高效地使用内存。 Mamba 选择性状态空间:Mamba建立在状态空间模型的概念之上,但引入了一个新的变化。它利用选择性状态空间,支持跨长序列更高效和有效地捕获相关信息。