DL之self-attention:self-attention自注意力机制模块思路的8个步骤及其代码实现 目录 代码实现 代码实现 importtorch #1、准备输入:Input 1、2、3 x=[[1,0,1,0], [0,2,0,2], [1,1,1,1] ] x=torch.tensor(x,dtype=torch.float32) #2、初始化权重 w_key=[ [0,0,1], [1,1,...
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attn_scores = querys @ keys.t() # tensor([[ 2., 4., 4.], # attention scores from Query 1 # [ 4., 16., 12.], # attention scores from Query 2 # [ 4., 12., 10.]]) # attention scores from Query 3 #5、计算softmax from torch.nn.functional import softmax attn_scores_sof...
简介:DL之self-attention:self-attention自注意力机制模块思路的8个步骤及其代码实现 代码实现 import torch #1、准备输入:Input 1、2、3 x = [[1, 0, 1, 0], [0, 2, 0, 2], [1, 1, 1, 1] ] x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32) ...
DL之self-attention:self-attention的简介、应用之详细攻略 代码实现 importtorch# 1、准备输入:Input 1、 2、3x=[[1,0,1,0],[0,2,0,2],[1,1,1,1]]x=torch.tensor(x,dtype=torch.float32)#2、初始化权重w_key=[[0,0,1],[1,1,0],[0,1,0],[1,1,0]]w_query=[[1,0,1],[1,0,...
DL之self-attention:self-attention的简介、应用之详细攻略 代码实现 import torch #1、准备输入:Input 1、2、3 x = [[1, 0, 1, 0], [0, 2, 0, 2], [1, 1, 1, 1] ] x = torch.tensor(x, dtype=torch.float32) #2、初始化权重 ...