对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 3.2 Decoder “编码器-解码器-注意力”层的工作原理与多头自注意力类似,只是它从下面的层创建...
2. attn mask是(n,s)感觉不是很准确。如果Q,K维度值不同时,s实际是指Q的s。所以(n,kvs)这样更好 3. 在预测时在d2l这样的教材是单独输入的,只是在decoder内部(state变量)保留了historic prediction,不过与此本质是一样的 2024-03-17 回复喜欢 立青-Lam 4. 文章说masks分为‘二种三类’,应该说...
def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): """ 在论文中,编码时query, key, value 都是同一个输入, 解码时 输入的部分也都是同一个输入, 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt...
def forward(self, query, key, value, attn_mask=None, key_padding_mask=None): """ 在论文中,编码时query, key, value 都是同一个输入, 解码时 输入的部分也都是同一个输入, 解码和编码交互时 key,value指的是 memory, query指的是tgt :param query: # [tgt_len, batch_size, embed_dim], tgt...
其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 流程: 编码器通过处理输入序列开启工作。顶端编码器的输出之后会变转化为一个包含向量K(键向量)和V(值向量)的注意力向量集 ,这是并行化操作。这些向量将被每个解码器用于自身的“编码-解码注意力层”。
因为在 decoder 解码的时候,只能看该位置和它之前的,如果看后面就犯规了,所以需要 attn_mask 遮挡住。 下面函数直接复制 PyTorch 的,意思是确保不同维度的 mask 形状正确以及不同类型的转换。 ifattn_maskisnotNone: ifattn_mask.dtype == torch.uint8: ...
其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只需要在结尾再添加一个全连接层和softmax层,假如我们的词典是1w个词,那最终softmax会输入1w个词的概率,概率值最大的对应的词就是我们最终的结果。
-> 对于 decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 -> 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 输出层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只...
对于decoder 的 self-attention,里面使用到的 scaled dot-product attention,同时需要padding mask 和 sequence mask 作为 attn_mask,具体实现就是两个mask相加作为attn_mask。 其他情况,attn_mask 一律等于 padding mask。 2.3.2 Output层 当decoder层全部执行完毕后,怎么把得到的向量映射为我们需要的词呢,很简单,只...