总结下来就是,key_padding_mask是用来防止sequence中的PAD符号(补齐区域)被注意力顾及到,而attn_mask是用来防止sequence中特定位置被注意力顾及到,如果在推理时要预测sequence的下一个token(比如transformer的decoder),那么在训练时就要使用该mask(为三角形状)来模拟推理时情况——防止“未来的、未知的token”影响当前的...
d_model = 8state_size = 128 # Example state sizeseq_len = 100 # Example sequence lengthbatch_size = 256 # Example batch sizelast_batch_size = 81 # only for the very last batch of the datasetcurrent_batch_size = batch_sizedifferent_...
src_pad_mask = x == self.pad_idx dst_pad_mask = y == self.pad_idx src_mask = self.generate_mask(src_pad_mask, src_pad_mask, False) dst_mask = self.generate_mask(dst_pad_mask, dst_pad_mask, True) src_dst_mask = self.generate_mask(dst_pad_mask, src_pad_mask, False) enco...
1.随机裁剪:transforms.RandomCrop** class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=None, pad_if_needed=False, fill=0, padding_mode=‘constant’) 1. 功能:依据给定的size随机裁剪 参数: size- (sequence or int),若为sequence,则为(h,w),若为int,则(size,size) padding-(sequence or int, o...
seq_len = 100 # Example sequence length batch_size = 256 # Example batch size last_batch_size = 81 # only for the very last batch of the dataset current_batch_size = batch_size different_batch_size = False h_new = None temp_buffer = None ...
若传入为sequence时,长度为2时,第一个数表示左右的填充数目,第二个数表示上下的填充数目,长度为4时,则分别表示左,上,右,下的填充数目。 pad_if_needed - (boolean),控制参数,用在避免因为图片的尺寸小于设定输出导致抛出错误,由于在padding之后就进行了裁剪,所以会看起来像是pandding在随机的偏移位置处。
同一个batch中各个句子的长度可能不同,我们取所有句子的最大长度,不足最大长度的句子在末尾补充特殊单词PAD补齐,PAD有自己的词嵌入表示。下面我们具体描述数据的流动: Transformer 在训练时有两个输入:Inputs 和 Outputs,在自然语言翻译模型中也就是原文和译文;...
主要包含pad mask 与sequence maskmemory_mask(Optional[Tensor])– the maskforthe memorysequence(optional).Encoder层的mask矩阵,主要用来交互层的使用 跟encoder类似,以上2个decoder函数便完整搭建了transformer模型的解码器层的函数,我们可以初始化了2个函数来代码实现一下decoder的搭建 ...
r2l_trg_mask = r2l_pad_mask & sequence_mask(r2l_trg.size(1)).type_as(src_image_mask.data) # src_mask[batch, 1, lens] trg_mask[batch, 1, lens] return src_mask, r2l_pad_mask, r2l_trg_mask, trg_mask else: return src_mask class...
seq_len=100# Example sequence length batch_size=256# Example batch size last_batch_size=81# onlyforthe very last batchofthe dataset current_batch_size=batch_size different_batch_size=False h_new=None temp_buffer=None 这里的超参数,如模型维度(d_model)、状态大小、序列长度和批大小。