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。 classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_size,heads):super(SelfAttention,self).__init__()self.emb...
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: input_si...
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...
这里我们使用点乘(dot product)计算Attention Score,这只是计算Attention Score的方式之一,其它的计算方式(比如Additive、Concat等)也可以用来计算Attention Score。 5、Calculate Softmax Softmax the attention scores (blue) 对计算出的Attention Score使用Softmax操作(如上图蓝色所示): 代码语言:javascript 复制 softmax...
在Python中,实现自注意力机制的一种常见方法是使用PyTorch库。以下是一个简单的示例,说明如何实现一个基本的自注意力机制。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_size): super(SelfAttention, self)._...
1.Multiheads-Self-Attentiona简介 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)是一种注意力机制的变体,用于增强模型在处理序列数据时的建模能力。它在自注意力机制的基础上引入了多个头(Attention Head),每个头都可以学习到不同的注意力权重分布,从而能够捕捉到不同的关系和特征。
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.com/p/345280272classselfAttention(nn.Module):def__init__(self, input_size, hid...
Pytorch代码如下: class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, hidden_size, num_attention_heads, dropout_prob): """ 假设hidden_size = 128, num_attention_heads = 8, dropout_prob = 0.2 即隐层维度为128,注意力头设置为8个 """ super(SelfAttention, self).__init__() if hidden_siz...
考虑到文章篇幅,我假设读者已经知道 LLM 并且已经对注意力机制有了基本了解。本文的目标和重点是通过 Python 和 PyTorch 编程过程来理解注意力机制的工作方式。 介绍自注意力 自注意力自在原始 Transformer 论文《Attention Is All You Need》中被提出以来,已经成为许多当前最佳的深度学习模型的一大基石,尤其是在自然语...
Self-Attention 的优点在于可以捕捉长距离依赖关系,同时允许模型在不同位置之间建立直接的联系,而无需像循环神经网络(RNN)那样依赖序列的顺序。这使得 Self-Attention 在处理长序列和并行计算方面具有优势,因此在自然语言处理等领域得到了广泛应用。 以下是一个简单的Self-Attention 的 PyTorch 实现示例: ...