scaled_dot_product_attention 里面没有这个参数,虽然应该可以用 attn_mask 弄出来 github.com/pytorch/pyto 但是目前 sdpa 在 attn_mask 不为空的时候是不能进 fused kernel 的。 xformer 目前的版本是有优化支持的,xFormers optimized operators | xFormers 0.0.22 documentation在这里。 2023-08-27· 美国 ...
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Attention数值。 计算过程图示如下: 五. 源码 def ...
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...
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 Invalid Configuration Error on Large batch size Summary The torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention (sdpa) function is not working as expected when the batch size is large. It causes a RuntimeError: ...
🐛 Describe the bug Using PyTroch's scaled_dot_product_attention with float16 results in NaNs with large vector values. The problem does not occur with CUDA float16 or ROCm float32. The problem seems to be different from #103963 , where t...
相较于传统的dot product attention,Scaled Dot Product Attention在多head注意力层处理中具有更好的表现。此外,它还能有效缓解梯度消失和梯度爆炸的问题,从而提高模型的训练效果。 使用Scaled Dot Product Attention的PyTorch代码示例 以下是一个简单的PyTorch代码示例,用于实现Scaled Dot Product Attention: ...
ScaledDotProductAttention类在Transformer模型中用于实现缩放点积注意力机制。它通过计算查询（Q）和键（K）...
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...
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。