torch.nn.Transformer中的Mask 先上经典模型图,src、tgt、memory是下文要用到的标记 再看pytorch中的Transformer组成:nn.Transformer是一个完整的Transformer模型;nn.TransformerEncoder、nn.TransformerDecoder分别为编码器、解码器。并各自由多个nn.TransformerXXcoderLayer组成 nn.Transformer,执行一次Encoder、执行一次Decoder...
”在 Transformer 中,src_mask 主要用于自注意力机制中的 信息流动控制。如果两个节点之间的 src_mask 值为 1,那么它们可以相互注意和交互。反之,如果是 0,则意味着模型不会计算这两个节点之间的注意力值,也就是信息流动被“阻断”了。“这是我在另外的资料上看到的,这个意思是不是和博主表达的意思正好相反呢...
此矩阵已经经过embedding与位置编码src_mask(Optional[Tensor])– mask矩阵,在encoder层主要是pad masksrc_key_padding_mask(Optional[Tensor])– the maskforthe src keys perbatch(optional).
super(Transformer, self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.src_embed = src_embed self.tgt_embed = tgt_embed self.generator = generator def encode(self, src, src_mask): return self.encoder(self.src_embed(src), src_mask) def decode(self, memory, src_mask...
forepochinrange(num_epochs):forbatchintrain_data:optimizer.zero_grad()src,src_lengths=batch.text trg=batch.label src_mask=model.transformer.generate_square_subsequent_mask(src.size(1))output=model(src,src_mask)loss=criterion(output,trg)loss.backward()optimizer.step() ...
# src: 输入序列编码 # ***_mask: *** 的mask # ***_key_padding_mask: *** keys encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedfoward, activation, ...) encoder_norm = LayerNorm(d_model, ...) # 通过上面两个子层定义encoder对象。
Transformer部分 主要依据就是论文中的这张图: 先写重点部分: 1. 注意力机制 假设batch_size=2, seq_len=100, d_model=256, heads=8 这里Q,K,V维度都是相同的,由于分头了,将d_model例如拆成heads份,所以维数是[2, 8, 100, 32] defattention(query, key, value, mask=None, dropout=None):#取query...
defforward(self,src,tgt,src_mask,tgt_mask):"Take in and process masked src and target sequences."returnself.decode(self.encode(src,src_mask),src_mask,tgt,tgt_mask)defencode(self,src,src_mask):returnself.encoder(self.src_embed(src),src_mask)defdecode(self,memory,src_mask,tgt,tgt_mask...
Transformer 本质上是一种 Encoder,以翻译任务为例,原始数据集是以两种语言组成一行的,在应用时,应是 Encoder 输入源语言序列,Decoder 里面输入需要被转换的语言序列(训练时)。 一个文本常有许多序列组成,常见操作为将序列进行一些预处理(如词切分等)变成列表,一个序列的...
🐛 Describe the bug The following code, which runs on torch 1.11 cpu, doesn't anymore on torch 1.12: import torch model = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512, nhead=8, batch_first=True) src = torch.rand(32, 10, 512) src_mask = to...