这里用了一个create_mask来生成需要的4个mask,分别为src_mask为保留所有、tgt_mask为下三角保留、src_padding_mask和tgt_padding_mask保留非PAD部分 defcreate_mask(src,tgt):src_seq_len=src.shape[0]tgt_seq_len=tgt.shape[0]tgt_mask=generate_square_subsequent_mask(tgt_seq_len)src_mask=torch.zeros((...
def forward(self, src, src_mask):# 前向传播src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.d_model)src = self.pos_encoder(src)output = self.transformer(src, src, src_key_padding_mask=src_mask)output = self.decoder(output)returnoutput # 示例使用ntokens ...
总结下来就是,key_padding_mask是用来防止sequence中的PAD符号(补齐区域)被注意力顾及到,而attn_mask是用来防止sequence中特定位置被注意力顾及到,如果在推理时要预测sequence的下一个token(比如transformer的decoder),那么在训练时就要使用该mask(为三角形状)来模拟推理时情况——防止“未来的、未知的token”影响当前的...
src_key_padding_mask=torch.tensor([[0,0,1]]).bool()out=attn(q,q,q,attn_mask=src_mask(3),key_padding_mask=src_key_padding_mask)[1]print(out)# 结果tensor([[[1.0000,0.0000,0.0000],[0.2497,0.7503,0.0000],[0.2919,0.7081,0.0000]]],grad_fn=<DivBackward0>) the third column is always...
Padding Mask 对于输入序列一般要进行padding补齐,也就是说设定一个统一长度N,在较短的序列后面填充0到长度为N。对于那些补零的数据来说,attention机制不应该把注意力放在这些位置上,所以需要进行一些处理。具体的做法是,把这些位置的值加上一个非常大的负数(负无穷),这样经过softmax后,这些位置的权重就会接近0。Tra...
稳定性:如果不使用padding mask,填充值可能会对模型的输出产生不稳定的影响,尤其是在使用softmax函数时。 解释性:使用padding mask可以提高模型的解释性,因为我们可以确保模型的输出只与真实的输入数据有关,而不是与填充值有关。 总之,padding mask是处理序列数据时的一个重要工具,它确保模型在其计算中忽略填充值,从...
transpose(0,1), src_key_padding_mask=y).transpose(0,1) print(output) >> torch.Size([4, 2, 3]) torch.Size([4, 2]) tensor([[False, False], [ True, False], [ True, True], [ True, True]]) tensor([[[-0.0933, -1.1754, 1.2687], [-0.4194, -0.9599, 1.3794]], [[ 0.9560...
编码src_mask(Optional[Tensor])– mask矩阵,在encoder层主要是pad masksrc_key_padding_mask(Optional[Tensor])– the maskforthe src keys perbatch(optional). 其nn.TransformerEncoderLayer已经封装了transformer encoder层所有需要的函数,因此,我们只需要传递给此函数相应的参数即可,当然我们的transformer模型是用了...
#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。 x = self.sublayer[1](x,lambdax: self.src_attn(x, m, m, src_mask)) ...
self.src_mask = (src != pad).unsqueeze(-2) if trg is not None: self.trg = trg[:, :-1] self.trg_y = trg[:, 1:] self.trg_mask = \ self.make_std_mask(self.trg, pad) self.ntokens = (self.trg_y != pad).data.sum() ...