src: Encoder的输入。也就是将token进行Embedding并Positional Encoding之后的tensor。必填参数。Shape为(bat...
🐛 Describe the bug Similar to this issue (which is for nn.MultiheadAttention) and this comment within the same thread, nn.TransfromerEncoderLayer predicts NaN in its fast path when provided with an attention mask. I have created a child ...
Z_encoder_decoder = multi_head_encoder_decoder_attention( encoder_output, Z, WQs_ed_attention, WKs_ed_attention, WVs_ed_attention ) Z_encoder_decoder = layer_norm(Z_encoder_decoder + Z) # Same as before output = feed_forward(Z_encoder_decoder, W1, b1, W2, b2) return layer_norm(outp...
print(valid_encoder_pos)# [tensor([1., 1., 0., 0., 0.]), tensor([1., 1., 1., 1., 0.])] 1. 2. 3. 上述输出说明第一个句子有效位置为前两位,第二个句子有效位置为前四位,那么对于第一个句子的attention矩阵而言,有效位置应该是索引为0和1分别在行、列上的位置,第二个句子同理,下面...
再看一下forward函数。forward先预处理好了所有的 mask,再逐步执行 Transformer 的计算:先是通过 Encoder 获得源语言的中间表示encoder_kv,再把它和目标语言y的输入一起传入 Decoder,最后经过线性层输出结果res。由于 PyTorch 的交叉熵损失函数自带了 softmax 操作,这里不需要多此一举。
I'm using PyTorch 1.3 and this is sample code for my example. import torch import torch.nn as nn enc = nn.TransformerEncoderLayer(3,1) model = nn.TransformerEncoder(enc, 6) x = torch.Tensor([[[1,2,3],[0,5,6]],[[-1,-2,0],[-4,-5,0]],[[1,2,...
model * hidden_scaler, n_head, d_k, d_v) for _ in range(n_layers)]) def forward(self, tgt_vecs, encoder_y, src_mask, tgt_mask): dec_output = self.layer_norm(self.dropout(tgt_vecs)) # print(dec_output) # 交叉注意力不需要因果掩码,因为其目的是让解码器能够看到编码器的整个输出...
我们这里仅仅讨论左边的部分,我们拿到的 token 序列,整体最终的输出是 的矩阵: 首先通过 embedding layer 获得 token 序列的初始矩阵表达,我们在上面加上一个常量矩阵(positional encoding)作为 encoder 部分的输入 我们的 encoder 网络是多个相同 encoder 单元(其参数不一定 share)级联产生的,每一层 encoder 在之前的...
Momentum Encoder。上表对比了Momentum稀疏的影响对比。Momentum编码可以带来2.2%的性能提升。 Training length。上表对比了不同训练时长的性能对比。轻量版ViT-S可以从更长周期的训练中受益更多,比如精度提升0.9%;重量型ViT-B则受益很少。 Comparison with Prior Art ...