5. 输出或返回self-attention处理后的结果 在上述代码中,我们已经输出了self-attention处理后的结果形状。在实际应用中,你可以根据需要将处理后的结果返回给后续层或进行其他处理。 这样,我们就完成了一个简单的self-attention机制的实现。希望这个示例能够帮助你理解self-attention的工作原理,并能够在你的项目中加以应用...
self.max_length).reshape(self.max_length,1)# 生成偶数索引,从0到d_model,步长为2even_i=np.arange(0,self.d_model,2)# 计算分母,使用10,000的幂指数的分数作为因子,形状为(even_i,)denominator=10_000**(even_i/self.d_model)# 对偶数索引位置进行正弦编码,四舍五入到指定小数位even_encoded=np....
def attention(query, key, value): """ 计算Attention的结果。 这里其实传入的是Q,K,V,而Q,K,V的计算是放在模型中的,请参考后续的MultiHeadedAttention类。 这里的Q,K,V有两种Shape,如果是Self-Attention,Shape为(batch, 词数, d_model), 例如(1, 7, 128),即batch_size为1,一句7个单词,每个单词128...
classSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_size,heads):super(SelfAttention,self).__init__()self.embed_size=embed_size# 嵌入维度self.heads=heads# 头的数量self.head_dim=embed_size//headsassert(self.head_dim*heads==embed_size),"Embedding size must be divisible by heads"# 查询、...
有了权重矩阵,计算输出就非常简单了:只需要将输入 和权重矩阵相乘即可,一行代码搞定: y = torch.bmm(weights, x) 输出矩阵 就是 size(b, t, k)的tensor,每一行都是对 的行的加权。 这就是 最基础的 self-attention 模型的实现: 两次矩阵乘法和一次归一化(softmax)。 4 现代 transformer 对 self-attentio...
attention_weights = F.softmax(self.attn(qk), dim=-1) # 计算加权和 output = torch.matmul(attention_weights, v) return output.transpose(1, 2).contiguous().view(output.size(0), -1, self.d_model) ``` 3.代码解析 上述代码定义了一个名为`SelfAttention`的 PyTorch 模型。在初始化函数中,我...
self-Attention|自注意力机制 |位置编码 | 理论 + 代码 4.6万播放 Transformer论文逐段精读【论文精读】 126.7万播放 八分钟精通 SENet(思想,公式,代码)【最后一届ImageNet冠军】--计算机视觉系列 08【推荐】 1.4万播放 【精读AI论文】ResNet深度残差网络 13.3万播放 膨胀卷积(Dilated convolution)详解 6.9万播放...
译者: 在 medium 看到一篇文章从代码的角度,作者直接用 pytorch 可视化了 Attention 的 QKV 矩阵,之前我对 self-Attention 的理解还是比较表面的,大部分时候也是直接就调用 API 来用, 看看原理也挺有意思的,作者同时制作了可在线运行的 colab作为演示,遂翻译给大家...
简介:Self-Attention 原理与代码实现 Self-Attention 是一种用于处理序列数据的机制,最初在 Transformer 模型中广泛使用。它允许模型在处理序列数据时,对序列中不同位置的元素进行加权聚合,从而更好地捕捉元素之间的依赖关系和全局信息。 ### Self-Attention 的原理: ...