memory_mask:用于decoder中的cross attention中,主要是为了综合encoder和decoder中的padding。cross attention中的Q来自decoder,需要和encoder中的key-value sets求相关性矩阵,这里就不涉及未来信息的问题了,只需要考虑padding。因此最后所产生memory_mask下方有多少行遮挡取决于decoder的padding,右方有多少列遮挡取决于encoder...
1. 可能不同DL framework有自己的实现,在d2l教材中只有一类mask,感觉比pytorch的二个简单很多,思想就是引入‘valid-len'. 后者显得臃肿、麻烦。类似于LzayLinear代替Linear一样。事实上上述谈及“src-mask保留所有。。”,什么情况下需要这样做,如果确实有必要可以将valid-len设为len(src)即可;另外‘只考虑上文的...
已解决，在搭建Transformer模型时该参数指定为None。
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:par...
x = self.sublayer[0](x,lambdax: self.self_attn(x, x, x, tgt_mask)) #接着进入第二个子层,这个子层中常规的注意力机制,q是输入x;k,v是编码层输出memory,同样也传入source_mask,但是进行源数据遮掩的原因并非是抑制信息泄露,而是遮蔽掉对结果没有意义的padding。
而为了解决这一问题,Transformer-XL 引入了一个 memory 状态,在对当前 segment 进行处理的时候,缓存并利用上一个 segment 中所有 layer 的隐向量序列,综合两个 segment 的信息进行 attention 等操作。为了节约计算资源的开销,上一个 segment 的所有隐层向量只参与前向计算,不进行反向传播,具体计算过程如下: ...
sequences."returnself.decode(self.encode(src, src_mask), src_mask, tgt, tgt_mask)defencode(self, src, src_mask):returnself.encoder(self.src_embed(src), src_mask)defdecode(self, memory, src_mask, tgt, tgt_mask):returnself.decoder(self.tgt_embed(tgt), memory, src_mask, tgt_mask) ...
提一句,这里tgt_mask和memory_mask都是用于“防作弊”的,这里均未使用。 在下图中,需要注意的是intermediate中记录的是每层输出后的归一化结果,而每一层的输入是前一层输出(没有归一化)的结果。 Decoder(iii) 感觉下图红框部分是“多此一举”,因为上图中本身intermediate记录的就是每层输出的归一化结果了。
实现“pytorch TransformerDecoder memory_key_padding_mask”的步骤 1. 确定输入参数 首先,我们需要确定要使用的输入参数。在这个情景下,我们需要使用memory_key_padding_mask参数来填充键值对的mask。 memory_key_padding_mask: torch.Tensor 1. 2. 创建TransformerDecoder层 ...
为了解决这个问题,微软 Azure 语音团队与微软亚洲研究院的研究员们一起提出了一套结合 Transformer 家族的编码器和流式 Transducer 框架的解决方案,并提出了 Mask is all you need 的方法对模型进行快速训练以及解码,让 Transformer 模型能够在普通的计算设备上进行快速的语音识别。