第0步. 什么是self-attention? 原文链接: Transformer 一篇就够了(一): Self-attenstion 接下来,我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key,query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 Copy...
一、self-attention 的 CUDA 简单实现 1.1 CPU 版本 1.2 CUDA 初步实现 (V1) 1.3 flash attention 的简单实现(V2) 二、self-attention 的高效实现 2.1 使用 cuBLAS 库函数(V3) 2.2 算子融合与 online softmax(V4) 2.3 使用 FP16 进行矩阵运算(V5) 参考资料 self-attention 是Transformer 中最关键、最复杂的...
TensorMapself_attention_output_tensors{{"hidden_features",Tensor{MEMORY_GPU,data_type,{batch_size,hidden_units_},self_attn_output_}},{"key_cache",Tensor{MEMORY_GPU,data_type,std::vector<size_t>(output_tensors->at(1).shape.begin()+1,output_tensors->at(1).shape.end()),output_tensor...
Self-Attention 更关注于如何在序列内部建立联系,而 Paged Attention 主要解决的是如何处理超长序列的问题。在某些情况下,Paged Attention 可能会结合 Self-Attention 来实现更高效的长序列处理. 3. Ascend上的Self-Attention实现 SelfAttention在ascend上实现是通过atb算子实现的,如下: SelfAttentionOperation-atb/infer_op...
Self Attention 固定激活值显存分析 Hugging face Transformers中,SelfAttention 内核实现 表格中只列举了会实测中产生激活值的操作,其中B为Batch_size,L为sequence_length,H为hidden_size,m为SelfAttention中head的数量。 则总和。 观察: 当固定时, 即模型结构是固定的时候, 我...
Self attention机制的代码实现 准备输入 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 表示有3个token(可以是单词、句子)self-attention 机制会在这3个 token 之间计算注意力分数,从而让每个 token 能够关注到其他 token 的信息。 代码语言:txt 复制 import torch...
接下来,我们将要解释和实现self-attention的全过程。 准备输入 初始化参数 获取key,query和value 给input1计算attention score 计算softmax 给value乘上score 给value加权求和获取output1 重复步骤4-7,获取output2,output3 import torch 1. 第1步: 准备输入 ...
笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建,由于网络中间参数量比较多,这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention。 Keras实现自定义网络层。需要实现以下三个方法:(注意input_shape是包含batch_size项的) build(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True,可以通过调用 super(...
本文中将使用Pytorch的torch.nn.MultiheadAttention来实现self-attention. forward输入中的query、key、value 首先,前三个输入是最重要的部分query、key、value。由图1可知,我们self-attention的这三样东西其实是一样的,它们的形状都是:(L,N,E)1。 L:输入sequence的长度(例如一个句子的长度) ...
4) multi head masked self attention的计算 上面,讲的还是单个注意力,那么如果要搞多组注意力,相当于从不同维度来算注意力,比如一组是词法上的,一组是句法上的,一组是情感上的。 那么,在实现上如何去做呢?如下图所示,可以初始化多组QKV矩阵,称为一个头,然后分别进行attetion计算,得到每一组的向量Z9i,最...