def forward(self, src, src_mask=None, src_key_padding_mask=None): # src: [seq_len, batch_size, d_model] 输入序列 # src_mask: [seq_len, seq_len] 序列掩码,用于解码器防止未来信息泄露 # src_key_padding_mask: [batch_size, seq_len] 填充掩码,用于忽略填充位置 # 通过前馈网络处理输入序...
memory = self.encoder(src, mask=src_mask, src_key_padding_mask=src_key_padding_mask) output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask,tgt_key_padding_mask,memory_key_padding_mask) 这里面涉及到的参数有: src,就是sample:(18,128, 512) src_mask,就是encoder的attn_mask:(18, 18) src_key_pad...
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_...
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) return output # 示例使用 ntokens = 1000 # 词汇表大小 d_...
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: ...
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>) ...
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: ...
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...
- key_padding_mask: `(N, S)` - attn_mask: `(L, S)` or `(N * num_heads, L, S)` 输出: - attn_output:`(L, N, E)` - attn_output_weights:`(N, L, S)` ''' tgt_len, bsz, embed_dim = query.shape src_len, _, _ = key.sh...
#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)) ...