batch_first=True)x=torch.rand(1,3,5)key_padding_mask=torch.tensor([False,False,True]).expand(1,3)print('>>>x:\n',x)print('>>>key_padding_mask:\n',key_padding_mask)attn_output,attn_output_weights=mha(x,x,x,key_padding_mask=key_padding_mask)print('>>>attn_output:\n',attn_...
transformer中的mask分为padding_mask和sequence_mask,其中padding mask在所有的注意力层里面都需要用到,而sequence mask只有在解码器的掩码自注意力层里面用到。 1. padding_mask 具体实现:每一个样本的padding_mask是一个长度为seq_length的向量,样本的原始部分为0,pad部分为负无穷,目的是为了屏蔽pad部分的token不参...
Transformer P8 Attention处理Key_Padding_Mask 在NLP任务中,输入模型的句子一般都是有长有短的,为方便批处理,会强行用 pad 填充到等长。而填充的 pad 经过词嵌入和位置编码层,会被编码成一个正常的特征向量,为了防止 pad 影响计算结果,需要把 pad 对应位置的数值 mask 掉。 上节课当中,我们实现了用于注意力计算...
4. 调用TransformerDecoder 最后,我们调用TransformerDecoder并传入memory_key_padding_mask参数。 output=transformer_decoder(tgt,memory,memory_key_padding_mask=memory_key_padding_mask) 1. 在这个过程中,memory_key_padding_mask参数用于指示哪些键值对需要被padding mask。 通过以上步骤,你可以成功实现“pytorch Trans...
与attn_mask不同的是,key_padding_mask是用来遮挡住 key 里面的值,详细来说应该是<PAD>,被忽略的情况与 attn_mask 一致。 #将key_padding_mask值改为布尔值 ifkey_padding_maskisnotNoneandkey_padding_mask.dtype == torch.uint8: warnings.warn("Byte tensor for key_padding_mask in nn.MultiheadAttenti...
raiseRuntimeError(f"attn_mask's dimension{attn_mask.dim()}is not supported") 与attn_mask不同的是,key_padding_mask是用来遮挡住 key 里面的值,详细来说应该是<PAD>,被忽略的情况与 attn_mask 一致。 #将key_padding_mask值改为布尔值 ifkey_padding_maski...
Mask表示掩码,它对某些值进行掩盖,使其在参数更新时不产生效果。Transformer 模型里面涉及两种 mask,分别是 Padding Mask 和 Sequence Mask。其中,Padding Mask 在所有的 scaled dot-product attention 里面都需要用到,而 Sequence Mask 只有在 Decoder 的 Self-Attention 里面用到。
第一步是计算 Query,Key,Value 的矩阵。首先,我们把所有词向量放到一个矩阵 X 中,然后分别和 3 个权重矩阵,,相乘,得到 Q,K,V 矩阵。 矩阵X 中的每一行,表示句子中的每一个词的词向量,长度是 512。Q,K,V 矩阵中的每一行表示 Query 向量,Key 向量,Value 向量,向量长度是 64。
另外,这里的key_padding_mask对应上述Encoder的src_key_padding_mask,是backbone最后一层输出特征图对应的mask,值为True的那些位置代表原始图像padding的部分,在生成注意力的过程中会被填充为-inf,这样最终生成注意力经过softmax时输出就趋向于0,相当于忽略不计,官方对该参数的解释如下: ...
Transformer模型里面涉及两种mask,分别是Padding Mask和Sequence Mask。其中,Padding Mask在所有的scaled dot-product attention里面都需要用到,而Sequence Mask只有在Decoder的Self-Attention里面用到。 1)Padding Mask 什么是Padding mask呢?因为每个批次输入序列的长度是不一样的,所以我们要对输入序列进行对齐。具体来说,...