x.shape=(8,8,24,128),为什么这样操作alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2,3)) / self.num_heads, dim=-1)会出现Dimension out of range (expected to be in range of [-3, 2], but got 3),这种问题应该怎么修改,请给我一个修改无误的pytorch版本
时间: 2023-12-03 07:04:20 浏览: 161
这个错误是由于PyTorch中的维度索引范围是 [-3, 2],而你的索引值为 3,超出了范围,导致出现错误。
在执行 `torch.matmul(x, x.transpose(2,3))` 操作时,返回的张量的维度为 `(8,8,24,24)`。因此,在执行 `F.softmax()` 操作时,需要指定 `dim` 参数为 -1,即对最后一个维度进行 softmax 操作。但是你的张量维度为 `(8,8,24,24)`,因此在指定 `dim` 参数为 -1 时,其值为3,超出了 PyTorch 中维度索引的范围,导致出现错误。
为了解决这个问题,你可以在执行 `torch.matmul()` 操作后,先将返回的张量通过 `unsqueeze()` 函数将最后一个维度扩展一个新的维度,然后再执行 `F.softmax()` 操作,例如:
```python
import torch.nn.functional as F
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1).unsqueeze(-1)
```
这样,返回的张量维度为 `(8,8,24,24,1)`,可以指定 `dim` 参数为 -1,执行 `F.softmax()` 操作。
以下是一个修改无误的 PyTorch 版本的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_heads):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
def forward(self, x):
alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(2, 3)) / self.num_heads, dim=-1).unsqueeze(-1)
# 其他操作
return alpha
# 示例代码
x = torch.randn(8, 8, 24, 128)
model = MyModel(num_heads=8)
output = model(x)
print(output.shape)
```
这个示例代码中,我们首先定义了一个 `MyModel` 类,其中的 `forward()` 方法就是我们需要执行的操作。在 `forward()` 方法中,我们执行了 `torch.matmul()` 操作,并通过 `F.softmax()` 函数对最后一个维度进行 softmax 操作。最后我们通过 `unsqueeze()` 函数在最后一个维度上扩展了一个新的维度,以避免出现维度索引范围的错误。
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