目录 收起 1、xformers 2、Flash Attention 3、torch 2.0 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_...
USING SDPA WITH TORCH.COMPILE CONCLUSION REFERENCE Summary 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 ...
🐛 Describe the bug reproduce: import time import torch from torch import Tensor from torch.nn.attention import sdpa_kernel, SDPBackend import torch.nn.functional as F def get_device_name(): device_name = torch.cuda.get_device_name(torch...
2, 1)## [b hidden_dim h]V = self.V_linear(inputs)#[b h hidden_dim]#还要计算生成mask矩阵max_len = max(lens)#最大的句子长度,生成mask矩阵sentence_lengths = torch.Tensor(lens)#代表每个句子的长度print
🐛 Describe the bug torch.compile raises a RuntimeError for aten::scaled_dot_product_attention import torch torch.manual_seed(420) class Model(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, hidden_dim): super(Model, self).__init__() self...
import torch.nn.functional as F class ScaledDotProductAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, dim): super(ScaledDotProductAttention, self).__init__() self.dim = dim def forward(self, q, k, v): # 计算 QK^T attn_scores = torch.matmul(q, k.transpose(2, 1)) # 归一化得到...
output = torch.matmul(attention_weights, value) return output 总结 本文介绍了Scaled Dot Product Attention,一种在PyTorch库中的高效多头注意力机制实现。Scaled Dot Product Attention能够有效提升神经网络对输入数据的表示能力,同时还能解决梯度消失和梯度爆炸的问题。通过使用上述代码示例,我们可以便捷地实现Scaled Dot...
想了解torch.repeat_interleave看这里→pytorch中的repeat操作对比 当valid_lens不是一维的时候进入else中。直接将其从一个矩阵转化为一个向量即可。 对于mask操作是直接用d2l中的函数实现的,源码我就不去扒了,对于维度的处理举几个例子: 如果X是(2,3,4),是两个3*4的矩阵。
在PyTorch的官方文档中,torch.nn.functional 模块确实不包含名为 scaled_dot_product_attention 的函数。这个函数名称通常与Transformer模型中的缩放点积注意力机制相关联,但它并不是PyTorch标准库的一部分。 查找'scaled_dot_product_attention'函数的正确来源或实现方式: scaled_dot_product_attention 函数通常是在实现...
attn_mask= torch.ones(L, S, dtype=torch.bool).tril(diagonal=0) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 其中L 和 S 分别是查询长度和键/值长度。这使得除了左下三角形部分之外的所有部分都被屏蔽,该部分部分涉及过去的标记,而根本不涉及新的标记。这种因果模式是否不适合我的用例,或者我错过了什么?