key_padding_mask的shape为(batch_size, source_length)，这意味着每个位置的query，他所看到的画面经过...
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,结束。注意mask一共有两种(xx_mask和xx_key_padding_mask),有三类(src_xx,tgt_...
src_key_padding_mask: src key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor为(S),有batch的tensor为(N,S)) tgt_key_padding_mask: tgt key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor为(T),有batch的tensor为(N,T)) memory_key_padding_mask: memory key per batch的ByteTensor mask(无batch的tensor...
Transformer的padding mask实际上是一个张量,每个值都是一个Boolean,值为false的地方就是要进行处理的地方。 Positional Embedding 得到补全后的句子embedding向量后,直接输入encoder的话,那么是没有考虑到句子中的位置顺序关系的。此时需要再加一个位置向量,位置向量在模型训练中有特定的方式,可以表示每个词的位置或者不...
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). 其nn.TransformerEncoderLayer已经封装了transformer encoder层所有需要的函数,因此,我们只需要传递给此函数相应的参数即可,当然我们的transformer模型是用了...
- key_padding_mask: `(N, S)` - attn_mask: `(L, S)` or `(N * num_heads, L, S)` 输出: - attn_output:`(L, N, E)` - attn_output_weights:`(N, L, S)` ''' tgt_len, bsz, embed_dim = query.shape src_len, _, _ = key.shape ...
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...
本文对 Transformer 的实现基于 Pytorch,但是不直接调用 Pytorch 封装的 Transformer,而是手动实现 Encoder 和 Decoder 等;与 Transformer 本身无关的代码内容取自 pytorch 的官方教程LANGUAGE TRANSLATION WITH NN.TRANSFORMER AND TORCHTEXT。 Transformer 产生的背景...
This is not an issue related tonn.Transformerornn.MultiheadAttention. After the key_padding_mask filter layer,attn_output_weightsis passed tosoftmaxand here is the problem. In your case, you are fully padding the last two batches (seey). This results in two vectors fully filled with-infin...
PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNet-V3/V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more - Speerfish/pytorch-image-models