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...
Transformer解码器架构实现 基于前面的可配置Transformer模块,我们构建了一个标准的Transformer解码器架构。这一实现遵循了典型的Transformer架构设计范式,同时保持了足够的灵活性以适应不同的实验需求。 classMyDecoder(nn.Module):def__init__(self,block_fn,num_tokens,dim,num_heads,num_layers,max_seq_len,pad_idx...
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_...
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...
# 将一个序列中所有的词记录在all_tokens中以便之后构造词典,然后在该序列后面添加PAD直到序列# 长度变为max_seq_len,然后将序列保存在all_seqs中defprocess_one_seq(seq_tokens,all_tokens,all_seqs,max_seq_len):all_tokens.extend(seq_tokens)seq_tokens+=[EOS]+[PAD]*(max_seq_len-len(seq_tokens)-...
下面我们就要详细探讨几种针对Transformer模型中变长输入序列处理的优化策略。每种策略都有其独特的优势和应用场景,将通过实验数据来评估它们的效果。 动态填充优化 第一个优化策略关注填充机制本身。不同于传统方法将每个批次的序列填充到固定长度,我们采用了一种动态填充策略:将序列填充到当前批次中最长序列的长度。这种...
defpad_sequences_3d(sequences,max_len=None,pad_value=0): # Assuming sequences is a tensor of shape (batch_size, seq_len, feature_size) batch_size, seq_len,feature_size=sequences.shape ifmax_lenisNone:max_len=seq_len+1 # Initialize padded_sequences with the pad_valuepadded_sequences...
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...
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;...
填充掩码(Padding Mask)和序列掩码(Sequence Mask)都是在处理序列数据时使用的技术,它们的目的是帮助模型正确处理变长的输入序列,但它们的应用场景和功能有些区别。这两种掩码经常在深度学习模型中被一起使用,尤其是在需要处理不同长度序列的场景下。 填充掩码专门用于指示哪些数据是填充的,这主要应用在输入数据预处理...