在学习huggingFace的Transformer库时,我们不可避免会遇到scaled_dot_product_attention(SDPA)这个函数,它被用来加速大模型的Attention计算,本文就详细介绍一下它的使用方法,核心内容主要参考了torch.nn.functional中该函数的注释。 1. Attention计算公式 Attention的计算主要涉及三个矩阵:
四.Scaled dot-product Attention的源码实现 Scaled dot-product Attention定义如下: 可以理解为:将Source中的构成元素想象成是由一系列的(Key,Value)数据对构成,此时给定Target中的某个元素Query,通过计算Query和各个Key的相似性或者相关性,得到每个Key对应Value的权重系数,然后对Value进行加权求和,即得到了最终的Attentio...
离输入近的特征值本身就已经在“衰减”其存在感、带来梯度消失问题(关于为什么Post-norm会带来梯度消失,可以参见多走走多看看:Transformer梳理(一):Post-Norm VS Pre-Norm),如果self-attention时还不scale,就是在处处埋雷了。
众所周知,在《Attention is All You Need》论文中首次提出了 Transformer 模型架构,并在近年广泛的应用于深度学习中的各个领域,例如在计算机视觉方向用于捕捉图像上的感受野,或者自然语言处理中用于定位关键token或者特征。 在Transformer 中抛弃了传统的 CNN 和 RNN,整个网络结构完全由 Scaled Dot Product Attention 和...
classScaleDotProductAttention(nn.Module):"""计算Scale Dot Product Attention"""def__init__(self):super(ScaleDotProductAttention,self).__init__()self.softmax=nn.Softmax(dim=-1)defforward(self,q,k,v,mask=None,e=1e-12):batch_size,head,length,d_tensor=k.size()# 1. 转置K矩阵k_t=k...
PyTorch 2.0 的主要 feature 是 compile,一起 release 的还有一个很重要的 feature 是 SDPA: Scaled Dot Product Attention 的优化。这个东西使用在 Transformer 的MHA: multi-head attention 里面的。一共包含三个算法: Math: 把原始实现从 Python 挪到了 C++ Efficient Attention Flash Attention 后两种算法是无损...
scaled_dot_product_attention是一种统称,目前有三种实现方式: 1、xformers from xformers.ops import memory_efficient_attention memory_efficient_attention的重点就是节约显存。 2、Flash Attention from flash_attn import flash_attn_func, flash_attn_varlen_func flash attention可以支持varlen的实现。 3、torch...
Scaled Dot-Product Attention的计算步骤: 假设查询(query)和键(keys)是等长的,为dk。值(value)为dv。 1.将查询向量(query)和键向量(keys)作内积,求他们的余弦相似度(余弦相似度实际是内积的归一化)。 余弦相似度公式: 余弦相似度公式 如果余弦相似度越大,则两个向量的相似度越高;如果余弦相似度为0,则两个...
additive attention和dot-product attention是两种非常常见的attention机制。additive attention出自于论文《NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE》,是基于机器翻译的应用而提出的。scaled dot-product attention是由《Attention Is All You Need》提出的,主要是针对dot-product attention加上...
Scaled dot-product attention(缩放点积注意力)是一种常用的自注意力机制,用于在深度学习中对序列数据进行建模。 在scaled dot-product attention 中,输入序列首先被映射到查询向量 $Q$、键向量 $K$ 和值向量 $V$,然后计算 $Q$ 和 $K$ 的点积,再对点积结果进行缩放,最后将缩放后的结果与 $V$ 进行加权平均,得...