给定输入向量x \in \mathbb{R}^{d_{\text {model }}},乘法层输出y \in \mathbb{R}^{S \times M}: 乘法层的输出是一个大小为size\in \mathbb{R}^{\text {batch size } \times \text { length } \times S \times M}的张量。然后由二维卷积层对其进行处理,其中 length 和 S 被视为图像的高...
#初始化函数的输入参数有两个,d_model代表词嵌入维度,vocab.size代表词表大小 super(Generator, self).__init__() #首先就是使用nn中的预定义线性层进行实例化,得到一个对象self.proj等待使用 #这个线性层的参数有两个,就是初始化函数传进来的两个参数:d_model,vocab_size self.proj = nn.Linear(d_model,...
self, n_src_vocab, d_word_vec, n_layers, n_head, d_k, d_v, d_model, d_inner, pad_idx, dropout=0.1, n_position=200): # nlp领域的词嵌入向量生成过程(单词在词表里面的索引idx-->d_word_vec长度的向量) self.src_word_emb=nn.Embedding(...
self.w_qs = nn.Linear(d_model, n_head * d_k, bias=False) self.w_ks = nn.Linear(d_model, n_head * d_k, bias=False) self.w_vs = nn.Linear(d_model, n_head * d_v, bias=False) # 最后的输出维度变换操作 self.fc = nn.Linear(n_head * d_v, d_model, bias=False) # ...
d_model: 序列中每个token的embedding向量维度 vocab_size：词表大小。也就是每个token在做embedding前的...
在每个编码器和解码器中,虽然这个全连接前馈网络结构相同,但是不共享参数。整个前馈网络的输入和输出维度都是dmodel= 512,第一个全连接层的输出和第二个全连接层的输入维度为 dff= 2048。 5、Add & Norm(残差连接和层归一化) 编码器结构中有一个需要注意的细节:每个编码器的每个子层(Self-Attention层和FFN层...
seq_len,d_model分别为本文维度说明中的s和h,也即序列长度和每个token的向量维度 即attention层需要做训练的三块权重。 k_dim,v_dim满足: 理清了单头,我们来看多头的情况,下图展示了当num_heads = 2时attention层的计算方法。即对每一块权重,我们都沿着列方向(k_dim)维度切割一刀。此时每个head上的的维度都...
$d_model$ 的大小通常是根据任务的复杂度和计算资源来决定的。如果任务比较简单,或者计算资源有限,我们可以使用较小的$d_model$ 值;如果任务比较复杂,或者计算资源充足,我们可以考虑使用较大的$d_model$ 值。需要注意的是,$d_model$ 的大小对模型的性能和计算效率都会产生影响,因此需要在实践中进行调试和优化。
这段代码并不复杂,传入的参数分别是字库的大小,以及位置编码的维度。最终返回的参数,维度也即[n_position, d_model],和字编码的大小一摸一样 Pad Mask 代码语言:javascript 复制 defget_attn_pad_mask(seq_q,seq_k):'''seq_q:[batch_size,seq_len]seq_k:[batch_size,seq_len]seq_len could be src_...
PE为二维矩阵,大小跟输入embedding的维度一样,行表示词语,列表示词向量;pos 表示词语在句子中的位置;$d_{model}$表示词向量的维度;i表示词向量的位置。因此,上述公式表示在每个词语的词向量的偶数位置添加sin变量,奇数位置添加cos变量,从而来填满整个PE矩阵,然后concatenate送到编码器中。 两种方法实现代码如下:In...