在实际应用中,经常会用到 Attention 机制,其中最常用的是 Scaled Dot-Product Attention,它是通过计算query和key之间的点积 来作为 之间的相似度。 Scaled 指的是 Q和K计算得到的相似度 再经过了一定的量化,具体就是 除以 根号下K_dim; 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 ...
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。 但是在注意力机制中,能够看到所有,Qt会和所有K中的做计算(即...
Causal Mask 一些问题 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 Atte...
Scaled Dot-Product Attention是Transformer模型中的一种注意力机制,其作用是实现Multi-Head Attention。 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 ...
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。
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...
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...
🐛 Describe the bug I'm currently experimenting with the new scaled dot product attention in pytorch 2.0. Since I am using an Nvidia V100 32GB GPU, flash attention is currently not supported. However, xformers memory efficient attention k...
🚀 The feature, motivation and pitch It would still be great if torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention() supported setting both attn_mask and is_causal=True. In which case it ignores the upper triangular part of attn_mask and im...
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...