"""实现transformer CausalDecoder 和一个简易的GPT参考:1. pytorch官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/index.html2. nanoGPT https://github.com/karpathy/nanoGPT"""importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasF# 1. 实现自己的scaled_dot_product_attention函数api_sdpa=F.scaled...
torch.nn.Transformer类是 PyTorch 中实现 Transformer 模型的核心类。基于 2017 年的论文 “Attention Is All You Need”,该类提供了构建 Transformer 模型的完整功能,包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)部分。用户可以根据需要调整各种属性。 Transformer 类的功能和作用 多头注意力: Transformer 使用多头自注意力机...
Test name:test_ring_attention_native_transformer_is_causal_True (__main__.RingAttentionTest) Platforms for which to skip the test: rocm Disabled byramcherukuri ERROR!You (ramcherukuri) don't have permission to disable test_ring_attention_native_transformer_is_causal_True (main.RingAttentionTest...
3. Transformer模型定义 python深色版本 class TransformerClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_dim, d_model, nhead, num_layers, num_classes): super(TransformerClassifier, self).__init__() self.embedding = nn.Linear(input_dim, d_model) self.positional_encoding = PositionalEncoding(d...
我们将数据重塑,使得高度(h)和宽度(w)的维度合并成“序列”维度,类似于传统Transformer模型的输入,而通道维度则变成嵌入特征维度。使用torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention,因为这个实现包含了flash attention,这是一种优化版的注意力机制,...
该函数已经被整合到torch.nn.MultiheadAttention和torch.nn.TransformerEncoderLayer中。 概述 在高层次上,这个 PyTorch 函数根据论文Attention is all you need中的定义,计算查询、键和值之间的缩放点积注意力(SDPA)。虽然这个函数可以使用现有函数在 PyTorch 中编写,但融合实现可以比朴素实现提供更大的性能优势。 融合...
is_causal:如果为真,假设因果注意力掩码。 scale:缩放因子,在softmax之前应用。 注意事项: 此函数是beta版本,可能会更改。 根据不同的后端(如CUDA),函数可能调用优化的内核以提高性能。 如果需要更高的精度,可以使用支持torch.float64的C++实现。 数学原理: ...
本文主要是Pytorch2.0 的小实验,在MacBookPro 上体验一下等优化改进后的Transformer Self Attention的性能,具体的有 FlashAttention、Memory-Efficient Attention、CausalSelfAttention 等。主要是torch.compile(model) 和 scaled_dot_product_attention的使用。
TransformerLayer is made up of an attention block and a feedforward network (MLP). This standard layer is based on the paper “Attention Is All You Need”.Note Argument attention_mask will be ignored in the forward call when self_attn_mask_type is set to “causal”....
在本教程中,我们想要强调一个新的torch.nn.functional函数,可以帮助实现 Transformer 架构。该函数被命名为torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention。有关该函数的详细描述,请参阅PyTorch 文档。该函数已经被整合到torch.nn.MultiheadAttention和torch.nn.TransformerEncoderLayer中。