python q @ k.transpose(-2, -1)
时间: 2024-04-10 09:28:12 浏览: 26
在Python中,`@`符号用于执行矩阵乘法操作,而`transpose()`方法用于交换数组的维度。根据你提供的代码,`q`和`k`应该是合适的数组或矩阵对象。
首先,使用`@`符号执行矩阵乘法,将`q`和`k`相乘。然后,使用`transpose()`方法对结果进行维度交换。
以下是一个示例:
```python
import numpy as np
q = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 示例输入q矩阵
k = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 示例输入k矩阵
result = q @ k.transpose(-2, -1) # 执行矩阵乘法和维度交换
print(result) # 输出结果
```
请确保你的代码中的`q`和`k`是合适的数组或矩阵,并且符合矩阵乘法和维度交换的规则。如果你有其他问题,请随时提问。
相关问题
att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(k.size(-1))) 中@的含义
### 回答1:
在 Python 中,'@' 符号表示矩阵乘法。具体来说,'a @ b' 等价于 'a.dot(b)'。
在上面的表达式中,'@' 符号用于计算矩阵乘法 'q @ k.transpose(-2, -1)'。这个矩阵乘法的结果是一个矩阵,其中的每个元素都是 'q' 和 'k.transpose(-2, -1)' 的对应元素的乘积之和。其中,'transpose(-2, -1)' 表示将 'k' 的最后两维进行转置。
最后,结果矩阵的每个元素都会乘以一个常数 '1.0 / math.sqrt(k.size(-1))',这个常数的值等于矩阵 'k' 最后一维的大小的平方根的倒数。
### 回答2:
在给定的代码中,符号 "@" 表示张量的矩阵乘法操作。具体而言,"q" 和 "k" 是两个张量,而 "@ k.transpose(-2, -1)" 则表示将 "k" 张量转置后与 "q" 张量进行矩阵相乘。
矩阵乘法是一种线性代数运算,它将两个矩阵相乘得到一个新的矩阵。在此代码中,通过将 "k" 张量转置后与 "q" 张量相乘,得到新的张量 "att"。
需要注意的是,这里的矩阵乘法使用了 PyTorch 或者 TensorFlow 这类机器学习框架中的特定函数和符号。相应地,这个操作还可能包含了一些特定的细节和计算步骤。
最后,代码中使用了 "(1.0 / math.sqrt(k.size(-1)))" 对计算结果进行了缩放。该步骤将矩阵乘积的每个元素除以 "k" 张量的最后一个维度的平方根,以进行归一化处理。
### 回答3:
在给定的表达式中,@符号表示矩阵乘法操作。该操作对应于张量的乘积运算,其中矩阵q与矩阵k的转置进行相乘。
具体来说,@符号表示了两个矩阵的乘积运算,用于计算注意力机制中的注意力分数。注意力机制是一种用来确定不同元素之间重要性的方法,通常应用于机器学习和自然语言处理任务中。
在上述表达式中,矩阵q与矩阵k的转置进行乘积运算。这一步骤会输出一个新的矩阵,其中的每个元素是由两个矩阵对应位置元素相乘得到的。乘积的结果将用于后续的计算。
总结来说,@符号在上述表达式中表示矩阵乘法操作,用于计算注意力机制中的注意力分数。它通过将矩阵q与矩阵k的转置相乘,得到新的矩阵作为结果。
similary = tf.matmul(Q_, tf.transpose(K_, [0, 2, 1])) # [64*6,10,10] tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: transpose expects a vector of size 4. But input(1) is a vector of size 3
这个错误通常是由于 `tf.transpose` 函数的输入不是正确的形状引起的。在你的情况下,输入的张量形状是 `(64*6, 10, 10)`,但是在对 `K_` 张量进行转置时,你使用了 `[0, 2, 1]` 作为参数,这意味着你希望将张量的第一维和第二维交换位置,但是你没有指定第三维的位置,所以出现了这个错误。
要解决这个问题,你需要检查你的代码,并指定正确的维度顺序。在对张量进行转置时,你需要确保指定了所有维度的顺序,以便张量可以正确地被转置。
下面是一个示例代码:
```python
# 创建一个形状为 (2, 3, 4) 的张量
x = tf.ones((2, 3, 4))
# 将张量转置为形状为 (2, 4, 3) 的张量
y = tf.transpose(x, [0, 2, 1])
```
在这个示例中,我首先创建了一个形状为 `(2, 3, 4)` 的张量 `x`,然后使用 `tf.transpose` 函数将其转置为形状为 `(2, 4, 3)` 的张量 `y`。我使用了 `tf.transpose` 函数的第二个参数来指定要转置的维度顺序。在这个示例中,我将原始张量的第二个和第三个维度交换了位置。你需要根据自己的代码和需求来指定正确的维度顺序。
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