把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去,最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512](假设我们采用的embedding长度为512,而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵,可以作为decoder里每一层用到的K和V; 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cross entropy...
#接着,我们获得一个batch_size的变量,他是query尺寸的第1个数字,代表有多少条样本 nbatches = query.size(0) # 1) Do all the linear projections in batch from d_model => h x d_k # 首先利用zip将输入QKV与三个线性层组到一起,然后利用for循环,将输入QKV分别...
假设batch_size=1,输入序列X的形状为(seq_len = 4, d_model = 6),则对于这串序列,我们产生三个参数矩阵: W^{Q}, W^{K}, W^{V} 。通过上述的矩阵乘法,我们可以得到最终的结果Q,K,V。 一般来说, W^{Q} 和W^{K} 都同样使用k_dim, $W^{V} 使用v_dim。k_dim和v_dim不一定要相等,但...
首先,输入的q、k、v都是形状为(batch_size, seq_len, d_model)的张量,其中batch_size表示输入的批次大小,seq_len表示序列长度,d_model表示模型的维度。接着,将k、q、v分别通过线性层进行映射,并将结果按照头的数量heads进行划分,得到形状为(batch_size, seq_len, heads, d_k)的张量,其中d_k表示每个头的...
transformer=nn.Transformer(d_model=128,batch_first=True)# batch_first一定不要忘记 # 定义源句子,可以想想成是 <bos> 我爱吃肉和菜 <eos> <pad> <pad> src=torch.LongTensor([[0,3,4,5,6,7,8,1,2,2]]) # 定义目标句子,可以想想是 <bos> I like eat meat and vegetables <eos> <pad> ...
然后过完embedding层之后假设tensor的维度是[B,L,D∗h],其中B是batch size,L是padding后的seq_len...
不同batch之间可以不一样 一般batch个句子经过embedding层之后,它的维度会变成 [batch_size, seq_length...
self.padding_size = 30 self.UNK = 5 self.PAD = 4 self.N = 6 self.p = 0.1 config = Config() 3 『Embedding』 Embedding部分接受原始的文本输入(batch_size*seq_len,例:[[1,3,10,5],[3,4,5],[5,3,1,1]]),叠加一...
# TODO [[batch_size, n+1, embedding], [batch_size, n+1, embedding]] # TODO 这个地方预留0是为了在Decoder里面和当前词相加,获得完整的k,v dec_outputs = [np.concatenate([x, np.zeros_like(new_out)], axis=1) for x in dec_outputs] ...
# batch_size 为 64,有 10 个词,每个词的 Value 向量是 300 维 value= torch.rand(10,64,300) embed_dim =299 num_heads =1 # 输出是 (attn_output, attn_output_weights) multihead_attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) ...