其中 seqlen 是序列长度，D 是隐藏层的维度。后面多头注意力机制的变换，都是在 tensor 之间加权组合，...
输入:[N, seq_len] 输出:[N, seq_len, d_model] classTransformerEmbedding(nn.Module):"""token embedding + positional encoding (sinusoid)positional encoding can give positional information to network"""def__init__(self,vocab_size,d_model,max_len,drop_prob,device):"""class for word embedding...
如情感分类、命名实体识别、语义关系抽取、摘要生成、机器翻译等等 Transformer编码器 我们重点来解析一下Transformer编码器的结构: 位置编码(Positional Encoding) 首先输入的维度为[batch_size, seq_len],首先经过词嵌入层,变成了[batch_size, seq_len, d_model],这里d_model就是词嵌入的维度 接下来就是位置编码了...
# 语言模型训练的源数据的第i批数据将是batchify的结果的切片[i:i+seq_len] data = source[i:i+seq_len] # 根据语言模型训练的语料规定, 它的目标数据是源数据向后移动一位 # 因为最后目标数据的切片会越界, 因此使用view(-1)来保证形状正常. target = source[i+1:i+1+seq_len].view(-...
由于input在cuda的显存中,直接读取input的数值是不可能的(把数值从显存拷贝内存中,比较耗时),但是我们可以在内存中直接读取形状的size,我们伪造一个形状的size,通过这个size来获取batch_size 和 seq_len。 FasterTransformer.py修改如下: ... fast_list_tensor = tf.shape(input_tensor) ...
x = x.view(batch_size, seq_len, self.n_heads, self.d_k) return x.transpose(1, 2) def combine_heads(self, x): batch_size, n_heads, seq_len, d_v = x.size() x = x.transpose(1, 2).contiguous() x = x.view(batch_size, seq_len, n_heads * d_v) ...
hidden_states [batch_size, seq_len, embed_dim] seq_len表示输入长度 attention mask的size为(batch_size, 1, query_sequence_length, key_sequence_length)注意力掩码,实际使用的时候,PyTorch 会自动广播这个掩码到注意力权重矩阵的形状 [bsz, num_heads, q_len, kv_seq_len]。
(这里使用FFN层的原因是:为了使用非线性函数来拟合数据。如果说只是为了非线性拟合的话,其实只用到第一层就可以了,但是这里为什么要用两层全连接呢,是因为第一层的全连接层计算后,其维度是(batch_size, seq_len, 2048) ,而使用第二层全连接层是为了进行维度变换,将2048转换为初始的512维。)...
。其中seq_len取决于down sample保留了多少pixel。 Pretrain: iGPT有两种预训练方式:(i) 像自编码器一样进行逐像素预测。(ii)像Bert一样mask一部分pixel然后预测。其实第一种方式的实现与bert也很类似,就是预测第 个pixel的时候,mask掉 之后的所有pixel。
k, v 必须具有匹配的倒数第二个维度,即:seq_len_k = seq_len_v。 面具根据其类型有不同的形状(填充或向前看) 但它必须是可广播的添加。 Arguments: q -- query shape == (..., seq_len_q, depth) k -- key shape == (..., seq_len_k, depth) ...