”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...
至此找到了Transformer中最终使用mask的形态,概括一下就是key_padding_mask处理PAD符号,attn_mask直接处理Attention的权重矩阵如用下三角矩阵使得Decoder顺序可见,二者都是汇总到由{0,-inf}组成的attn_mask后,通过加法,使得softmax后的权重矩阵部分为0,从而影响最终的output。 官网的机器翻译例子 整个模型结构包括数据预...
【实践】Pytorch nn.Transformer的mask理解 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>transformer_model=nn.Transformer(nhead=16,num_encoder_layers=12)>>>src=torch.rand((10,32,512))>>>tgt=torch.rand((20,32,512))>>>out=transformer_model(src,tgt)# 没有实现position embedding ,也...
return self.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask, tgt, tgt_mask)然后我们实现构建Transformer模型的函数:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 def make_model(src_vocab, tgt_vocab, N=6, d_model=512, d_ff=2048, h = 8, dropout=0.1...
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] def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None): ...
🐛 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...
在构建Transformer模型之前,我们需要准备一个合适的数据集。可以使用公开的数据集,如WMT14英法翻译数据集。可以通过以下代码下载并加载数据集: fromtorchtext.datasetsimportTranslationDatasetfromtorchtext.dataimportField,BucketIterator# 定义数据集的字段(Field)SRC=Field(tokenize='spacy',tokenizer_language='en',lower=Tr...
self.src_mask = (src != pad).unsqueeze(-2) if trg is not None: self.trg = trg[:, :-1] self.trg_y = trg[:, 1:] self.trg_mask = \ self.make_std_mask(self.trg, pad) self.ntokens = (self.trg_y != pad).data.sum() ...
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...
"Attention is All You Need"[1] 一文中提出的Transformer网络结构最近引起了很多人的关注。Transformer不仅能够明显地提升翻译质量,还为许多NLP任务提供了新的结构。虽然原文写得很清楚,但实际上大家普遍反映很难正确地实现。 所以我们为此文章写了篇注解文档,并给出了一行行实现的Transformer的代码。本文档删除了原文...