Dot-Product 指的是 Q和K之间 通过计算点积作为相似度; Mask 可选择性 目的是将 padding的部分 填充负无穷,这样算softmax的时候这里就attention为0,从而避免padding带来的影响. Mask attention的思想是 掩盖掉部分内容,不参与 attention 的计算,或许是因为不需要,或许因为不存在,根据实际场景来; 不参与attention计算 ...
attention = np.matmul(dots, value) return attention def dot_product_self_attention(q, k, v, scale=True): mask_size = q.shape[-2] mask = np.tril(np.ones((1, mask_size, mask_size), dtype=np.bool_), k=0) return DotProductAttention(q, k, v, mask, scale=scale) dot_product_se...
下面是Scaled Dot-Product Attention的计算图: Scaled Dot-Product Attention 上图中,mask模块: 为了避免在t时间看到以后时间的东西。 假设query和key是等长,长度都为n,且在时间上能对应。对于第t时刻的Qt,在做计算的时候,应该只算K1-Kt-1,而不应该看到Kt和Kt之后的东西,因为此时的Kt还没有。 但是在注意力机制...
Scaled Dot-Product Attention的计算方式如下: 计算Query矩阵Q、Key矩阵K的乘积,得到得分矩阵scores。 对得分矩阵scores进行缩放,即将其除以向量维度的平方根(np.sqrt(d_k))。 若存在Attention Mask,则将Attention Mask的值为True的位置对应的得分矩阵元素置为负无穷(-inf)。 最后根据得分矩阵scores与Value矩阵V计算出...
func scaledDotProductAttention( query queryTensor: MPSGraphTensor, key keyTensor: MPSGraphTensor, value valueTensor: MPSGraphTensor, mask maskTensor: MPSGraphTensor?, scale: Float, name: String? ) -> MPSGraphTensor Parameters queryTensor A tensor that represents t...
我正在实现一个变压器,并且一切正常,包括使用scaled_dot_product_attentionPyTorch 2.0 中的新功能的注意力。然而,我只会进行因果关注,因此使用该is_causal=True标志来提高效率似乎是有意义的。只要 k、v 和 q 张量具有相同的大小,这也符合我的预期。
scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_mask=attn_mask) # Result became NaN print(f"{res1 - res3 = }") Output: res1 - res2 = tensor([[[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]]) res1 - res3 = tensor([[[nan, nan, nan, nan], [nan, nan, nan, nan]]])...
classDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self,dropout,**kwargs):super(DotProductAttention,self).__init__(**kwargs)self.dropout=nn.Dropout(dropout)defforward(self,queries,keys,values,valid_lens=None):d=queries.shape[-1]scores=torch.bmm(queries,keys.transpose(1,2))/math.sqrt(d)self...
📚 The doc issue The scaled_dot_product attention documentation mentions parameters H and Hq. However, the function raises an exception when H != Hq. See this test script. import torch import torch.nn.functional as F N = 2 Hq = 3 H = 4 L ...
原始 scaled dot product attention 的计算过程可以分解为三个步骤。首先引入 lazy softmax 来避免为 attn 分配实际内存，仅在每个线程中保留一些累积值，从而显著减少内存占用。然而，这种实现方式在性能上还有待优化，因为它导致计算退化，但仍能大幅减少内存需求。进一步优化涉及在 KV 数据上实施数据块化...