key_padding_mask指的是编码或解码部分，输入序列的Padding情况，形状为[batch_size,src_len]或者[batch...
通过将mask中的True位置对应的分数设置为一个非常大的负数(这里是-1e9),这些位置在通过softmax函数后,其对应的权重将接近于0,从而实现了对特定位置的忽略。 实际应用 在实际应用中,Attention Mask被广泛应用于多种场景,包括但不限于: 文本生成:在训练生成模型时,通常需要将当前位置之后的所有位置mask掉,以防止模型...
在这种情况下,我们只需要动态地生成一个与当前步骤大小相匹配的mask矩阵即可。例如,在生成第一个词时,不需要任何mask;在生成第二个词时,只需要屏蔽掉第一个词之后的所有位置。 结论 通过Self-Attention Mask,Transformer模型的解码器能够严格遵守序列生成的顺序性,同时充分利用整个序列的上下文信息。这种设计不仅提高了...
然后进行 self-attention 操作，首先通过得到相关性矩阵，接下来非常关键，我们要对相关性矩阵进行 Mask，...
out=self.attention(queries,keys,values,attention_mask)out=self.dropout(out) 值得注意的是,在此处调用self.attention时传入的queries、keys、value形状分别为(以step=3为例):(bs,1,dim)、(bs,3,dim)、(bs,3,dim),即在key和value处神奇的对已有的全部单词做了考虑,而在上一步中分明将同一个形状为(bs,...
在transformer中self-attention机制一种是加了masked，一种没有加，其本质结构和算法是一样的。加了mask的attention机制用在decoder中，他根据postional encoding的信息，来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入，这里是有从左到右性质的，与encoder不一样；我们先看attention机制的结构图。如下：那我们逐一详解...
在transformer中self-attention机制一种是加了masked,一种没有加,其本质结构和算法是一样的。加了mask的attention机制用在decoder中,他根据postional encoding的信息,来确保对位置i的编码输出只能依赖于小于i的输入,这里是有从左到右性质的,与encoder不一样;我们先看attention机制的结构图。如下: ...
Transformer中self-attention layer中一个optional的mask操作,只在decoder中起作用,翻来翻去也没有找到中文的博文详细提到这个。所以还是在medium上面找个文章抄一下。 Note: 建议先看李宏毅讲的transformer: B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF/?p=23 ...
def forward(self, q, k, v, mask=None): # self.temperature是论文中的d_k ** 0.5,防止梯度过大 # QxK/sqrt(dk) attn = torch.matmul(q / self.temperature, k.transpose(2, 3)) if mask is not None: # 屏蔽不想要的输出 attn = attn.masked_fill(mask == 0, -1e9) ...
defforward(self,head,d_model,query,key,value,dropout=0.1,mask=None): """ :param head: 头数,默认 8 :param d_model: 输入的维度 512 :param query: Q :param key: K :param value: V :param dropout: :param mask: :return: """