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...
从mask的形状[n, 1, q_len, k_len]可以知道,q_pad表示哪些行是无效的,k_pad表示哪些列是无效的。如果query句子的第i个字符是<pad>,则应该令mask[:, :, i, :] = 1; 如果key句子的第j个字符是<pad>,则应该令mask[:, :, :, j] = 1。 下面的代码利用了PyTorch的取下标机制,直接并行地完成了m...
pad_sequences_3d用于将一批序列填充到统一的长度,确保批中的每个序列具有相同数量的元素(或时间步长)。这在许多机器学习任务中尤其重要,因为输入数据必须具有一致的形状。 # Define a function for paddingdef pad_sequences_3d(sequences, max_len=None, pad...
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...
线性时间复杂度:与Transformer不同,Mamba在序列长度方面以线性时间运行。这个属性使得它特别适合涉及非常长的序列的任务,而传统模型在这方面会遇到困难。 Mamba以其选择性状态空间的概念引入了传统状态空间模型的一个有趣的改进。这种方法稍微放松了标准状态空间模型的严格状态转换,使其更具适应性和灵活性(有点类似于lstm...
使用pytorch搭建语音识别网络 并使用transformer机制进行 pytorch 语音分类,目录导入需要用到的包1.数据预处理1.1数据集下载1.2音频分割1.3音频长度对齐1.4自定义数据集类2.搭建卷积神经网络3.训练及测试4.结果导入需要用到的包importosimporttorchfromtorch.utils.dataimp
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 ...
) & sequence_mask(trg.size(1)).type_as(src_image_mask.data) # r2l_trg的填充掩码 r2l_pad_mask = (r2l_trg != pad_idx).unsqueeze(1).type_as(src_image_mask.data) # r2l_trg的填充掩码和序列掩码 r2l_trg_mask = r2l_pad_mask & sequence_mask(r2l_trg.size(...
实现“Transformer Attention Score”的融合计算,实现的计算公式如下: 参数说明: query:Device侧的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16,数据格式支持ND。综合约束请见约束说明。 key:Device侧的Tensor,数据类型支持FLOAT16、BFLOAT16,数据格式支持ND。综合约束请见约束说明。