super().__init__():调用父类nn.Module的构造函数,进行必要的初始化操作。 self.Group = nn.GroupNorm(32, in_c):创建一个GroupNorm层,将输入通道in_c分成 32 组进行归一化,常用于卷积神经网络中,有助于稳定训练过程和提高性能。 self.proj_q = nn.Conv2d(in_c, in_c, 1, stride=1, padding=0)...
O[i][oj] += s_ij_prime * V[j][oj]# attention weight, V matmul O[i][:] = O[i][:] / sum_s# attention weight, V matmul returnO 一个可行的PyTorch api实现,但是效率很低很低,不可能用的。效率想要高估计还是需要用CUDA去写个算子...按照文章的说...
这段代码导入了 PyTorch 及其功能模块,后续我们将使用这些库来构建我们的方法。 2. 定义 SelfAttention 类 接下来,我们定义一个名为SelfAttention的类。在这个类中,我们会定义所需的权重向量。 AI检测代码解析 classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_size,heads):super(SelfAttention,self).__ini...
在forward()函数中,我们首先计算q、k和v向量,然后使用torch.bmm()函数计算Self-Attention矩阵,并使用F.softmax()函数对Self-Attention矩阵进行归一化。最后,我们使用torch.bmm()函数将Self-Attention矩阵与值向量v进行矩阵乘积,并返回加权平均后的输出。 可以使用以下代码创建一个SelfAttention实例并进行测试: AI检测代...
详细步骤请参考原文:BERT模型入门系列(三):Self-Attention详解 - 知乎 (zhihu.com) 原文程序貌似TensorFlow写的,这里用pytorch写一下。 importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimportmathimporttorch.nn.functionalasF# https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/125009686# https://zhuanlan.zhihu....
在pytorch上的小实验,用法就是先将Self Attention类实例化,然后输入记得有两个,x_in和x_mask。x_mask = (input_ids > 0).float(),也就是非padding置为1,padding部分置为0。 shape分别为:x_in = [bs, seqlen, hid_size],x_mask = [bs, seqlen] -完结- 有帮助的话记得点个赞呀~ ...
pytorch下的selfattention原理 摘要: 1.Pytorch 下的 self-attention 原理 2.Self-attention 的作用 3.Self-attention 的计算过程 4.Self-attention 的应用案例 正文: 一、Pytorch 下的 self-attention 原理 Self-attention 是一种注意力机制,它可以帮助模型在处理输入序列时,自动地将注意力集中在重要的部分,从而...
一、PyTorch简介 1.PyTorch的背景和特点 2.PyTorch在深度学习领域中的应用 二、Self-Attention机制 1.Self-Attention的定义和原理 2.Self-Attention在深度学习中的应用 3.PyTorch中实现Self-Attention的方法 三、PyTorch下的Self-Attention原理 1.PyTorch中Self-Attention的实现方式 2.PyTorch中Self-Attention的运算过程 ...
Self-Attention: 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制,而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生的Attention机制。 例如在Transformer中在计算权重参数时,将文字向量转成对应的KQV,只需要在Source处进行对应的矩阵操作,用不到Target中的信息。
本文主要是Pytorch2.0 的小实验,在MacBookPro 上体验一下等优化改进后的Transformer Self Attention的性能,具体的有 FlashAttention、Memory-Efficient Attention、CausalSelfAttention 等。主要是torch.compile(model) 和 scaled_dot_product_attention的使用。