key_padding_mask: 用于屏蔽特定位置的键值对。例如,填充位置(<PAD>)不应被模型关注。 在注意力权重的计算中,被屏蔽的权重会被设置为 0。 attn_mask: 用于实现自定义的注意力模式,例如因果掩码,防止模型在生成任务中看到未来信息。 3.2 Dropout 的作用 在权重的 softmax 输出上应用 Dropout,防止过拟合,增强泛化...
以上我们可以看到,在pytorch和hf的默认条件下,mask对应的True的掩码与否是反过来的,所以直接将tokenizer得到的attention_mask传入nn的src_key_padding_mask,是错误的,需要进行转化: #将 hf的tokenizer的pad_mask转化为torch的pad mask pad_mask = ~pad_mask.bool() 欢迎批评指正 参考资料: nn.TransformerEncoderLayer...
torch_npu.npu_fusion_attention 功能描述 实现“Transformer Attention Score”的融合计算,实现的计算公式如下: 接口原型 torch_npu.npu_fusion_attention(Tensor query, Tensor key, Tensor value, int head_num, str input_layout, Tensor?
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class double_conv2d_bn(nn.Module): def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,strides=1,padding=1): super(double_conv2d_bn,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels, kernel_...
out = l(out, encoder_output, mask_queries, mask_self_attention, mask_encoder) out = self.fc(out)returnF.log_softmax(out, dim=-1) 开发者ID:aimagelab,项目名称:meshed-memory-transformer,代码行数:27,代码来源:decoders.py 示例4: comp ...
output = self._transformer(output, src_key_padding_mask=mask) output = output.permute(1,0,2)returnoutput 开发者ID:allenai,项目名称:allennlp,代码行数:20,代码来源:pytorch_transformer_wrapper.py 示例4: forward ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import torch [as 别名]# 或者: from torch importBool...
padding=0,*zero padding dilation=1,*膨胀卷积中,膨胀系数(卷积核间隔) return_indices=False,*是否同时返回max位置的索引;一般在torch.nn.MaxUnpool1d中很有用(maxpool逆计算) ceil_mode=False)* * (batch, C_in, L_in) —> (batch, C_out, L_out) L_out = (L_in + 2padding - dilation*(ke...
**kwargs) File "/workspace/test_env/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/transformer.py", line 573, in forward x = self.norm1(x + self._sa_block(x, src_mask, src_key_padding_mask)) File "/workspace/test_env/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/transformer.py", ...
class T2STransformer: def __init__(self, num_blocks : int, blocks: list[T2SBlock]): self.num_blocks : int = num_blocks self.blocks = blocks def process_prompt( self, x:torch.Tensor, attn_mask : torch.Tensor,padding_mask : Optional[torch.Tensor]=None): k_cache : list[torch.Tenso...
Source File: Transformer.py From ConvLab with MIT License 6 votes def forward(self, src_seq, src_pos, act_vocab_id): # -- Prepare masks slf_attn_mask = get_attn_key_pad_mask(seq_k=src_seq, seq_q=src_seq) non_pad_mask = get_non_pad_mask(src_seq) # -- Forward Word ...