forward的代码比较长,其中最主要的是调用F.multi_head_attention_forward: multi_head_attention_forward 整体设计 F.multi_head_attention_forward的代码位于:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/8ac9b20d4b090c213799e81acf48a55ea8d437d6/torch/nn/functional.py#L5127 这里又可分为三部分:in-projectionsca...
key是一种“寻址机制”。key用于基于query和key项目之间的相似性计算注意力权重。key决定query的每个项目...
对于解码器的每一层,除了编码器中的两个子层Multi-Head Attention和Feed Forward,解码器还包含一个子层Masked Multi-Head Attention,如图中所示每个子层同样也用了residual以及layer normalization。 模型的输入由Input Embedding和Positional Encoding(位置编码)两部分组合而成,模型的输出由Decoder的输出简单的经过softmax...
self.attention = ScaledDotProductAttention()defforward(self, q, k, v, mask=None): bs = q.size(0)#batch# perform linear operation and split into N headsk = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.h, self.d_k) q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.h, self.d_k) v = se...
torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)) 将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面; torch.nn.Module:构建模型的基类 torch.nn.Sequential:容器,按照构造的顺序执行 model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),...
在PyTorch的nn.TransformerEncoderLayer 和 nn.MultiheadAttention等类中,我们要用到一些mask掩码传入forward中;另外HuggingFace的AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 等类中,我们也会得到、传入一些mask,…
Transformer blocks:将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks,该模块包含一个多头注意力层(Multi-head Attention Layers)以及两个position-wise feed-forward networks(FFN)。对于解码器来说,另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。 Add and norm:多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add ...
multiheadattention-torch multiheadattention-torch multiheadattention import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class ScaledDotProductAttention(nn.Module):def forward(self, query, key, value, mask=None):dk = query.size()[-1]scores = query.matmul(key....
如果看定义的话应该可以发现:torch.nn.MultiheadAttention是一个类 我们刚刚输入多注意力头的参数,只是’实例化‘出来了我们想要规格的一个多注意力头, 那么想要在训练的时候使用,我们就需要给它喂入数据,也就是调用forward函数,完成前向传播这一动作。 forward函数的定义如下: forward(query, key, value, key_pad...
TransformerEncoderLayer实现了论文中红框部分的结构，包含SelfAttention和FeedForward层。初始化时，主要设置层的参数，forward函数调用这些层进行数据处理。在实现细节中，可以进一步探索MultiheadAttention的实现，包括初始化和forward函数。初始化涉及QKV的投影矩阵，forward函数调用F.multi_head_attention_forward...