4)torch.nn.LogSigmoid它将用于应用逐元素函数: 5)torch.nn.MultiheadAttention它用于允许模型关注来自不同表示子空间的信息 6)torch.nn.PReLU它将用于应用按元素的函数:PReLU(x)= max(0, x)+ a * min(0, x) 7)torch.nn.ReLU它将按元素应用于整流线性单位函数:ReLU(x)= max(0, x) 8)torch.nn.ReL...
The following actions use a deprecated Node.js version and will be forced to run on node20: actions/github-script@v6. For more info: https://github.blog/changelog/2024-03-07-github-actions-all-actions-will-run-on-node20-instead-of-node16-by-default/ Show more ...
[1:])): layer = [ResBlock(ch, 0.0, out_ch, out_ch)] if attns[i] > 0: layer.append(SpatialToSeq()) for _ in range(attns[i]): layer.append(SelfAttention(out_ch, out_ch, 64)) layer.append(CrossAttention(out_ch, cond_dim, out_ch, 64)) layer.append(SeqToSpatial()) ...
bert(input_ids, token_type_ids, attention_mask, \ output_all_encoded_layers=False) last_bert_layer = last_bert_layer.view(-1, self.hidden_size) last_bert_layer = self.dropout(last_bert_layer) logits = self.classifier(last_bert_layer) if labels is not None: loss_fct = CrossEntropy...
解码器端还增加了一个多头注意力(Multi-Head Attention)模块,使用交叉注意力(Cross-attention)方法,同时接收来自编码器端的输出以及当前 Transformer 块的前一个掩码注意力层的输出。Key和Value是使用编码器的输出进行投影的,Query是通过解码器前一层的输出进行投影所得。其Insight在于,为了在翻译的过程当中,生成合理的...
torch.nn.LayerNorm Supported 129 torch.nn.LocalResponseNorm Unsupported. 130 torch.nn.RNNBase Supported 131 torch.nn.RNNBase.flatten_parameters Supported 132 torch.nn.RNN Supported 133 torch.nn.LSTM Supported. However, it is not supported in DynamicRNN scenarios currently. 134 tor...
checkpoint函数接收一个函数和若干个输入,并返回该函数的输出。这里将自定义的前向传递函数、输入的隐藏状态hidden_states、注意力掩码attention_mask和因果注意力掩码causal_attention_mask作为参数传递给了checkpoint函数,返回的是encoder_layer的输出。 如果模型没有开启梯度检查点,则直接调用encoder_layer的正常前向传递...
在PAI-TorchAcc 中,由于 PyTorch 模型已经转换为静态计算图,所以可以使用比较多的显存优化方法。例如,通过对算子的执行顺序进行调整,可以得到更小的显存峰值;通过更优的显存分配算法,可以让显存碎片更少,减少显存使用;通过 patten match 等方式将 attention 替换为使用显存更少的flash attention等等。
功能:计算二分类任务时的交叉熵(Cross Entropy)函数。在二分类中,label是{0,1}。对于进入交叉熵函数的input为概率分布的形式。一般来说,input为sigmoid激活层的输出,或者softmax的输出。 主要参数:weight:每个类别的loss设置权值size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss...
concat,如果numlayer为3层,则new_emb = 1024; 若为2层,则new_emb= 512, 比原有的embedding大,多层设计,适当的增加权重与网络复杂度。 cnn层的实现如下图解所示: 3.dot-attention的设计 思路:在许多应用场景下,如问答等,决定分类的不是一只是一个seq, 设计一个显示两个seq相关性的算子网络段。