self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH
时间: 2023-06-19 07:07:34 浏览: 59
这段代码是用来初始化一个相对位置编码矩阵的。在Transformer中,位置编码是为了让模型能够处理序列信息,因为Transformer没有像RNN那样有内部的状态来处理序列信息。在这个相对位置编码矩阵中,每个位置都对应着一个相对位置向量,这个相对位置向量会在每个注意力头中被加入到Q、K两个输入中,用来处理位置信息。
这个相对位置编码矩阵的大小是(2*Wh-1)*(2*Ww-1),其中Wh和Ww是窗口的高度和宽度,num_heads是注意力头的数量。每个注意力头都会有一个相对位置编码矩阵,用来处理不同的位置关系。这里用nn.Parameter来定义了一个可训练的相对位置编码矩阵,并初始化为全零。
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if use_temporal: self.num_ttokens = num_ttokens self.temporal_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.temporal_position_bias_table, std=.02) t_coords = torch.arange(num_ttokens) t_relative_coords = t_coords[:, None] - t_coords[None, :] t_relative_coords += num_ttokens - 1 t_relative_coords = t_relative_coords.view(-1) self.register_buffer("t_relative_coords", t_relative_coords)
这段代码是在定义一个Transformer模型的时候使用的,其中包含了对时间序列的处理。首先,如果use_temporal为True,则表示这个模型需要考虑时间维度的信息。num_ttokens表示时间序列的长度,temporal_position_bias_table是一个形状为(2*num_ttokens-1, num_heads)的可学习参数,用于在self-attention计算中加入时间维度的信息。trunc_normal_用于将temporal_position_bias_table进行初始化。接下来,t_coords表示时间序列的坐标,而t_relative_coords则表示时间序列中每个时间点与其他时间点之间的相对距离,t_relative_coords的形状为(num_ttokens, num_ttokens),其中每个元素都是一个相对距离值。我们将t_relative_coords的形状变为一维,以便在后续计算中使用。最后,使用register_buffer将t_relative_coords注册为一个buffer,这样它就可以在模型的前向计算中被使用。
def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size # Wh, Ww self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 # define a parameter table of relative position bias self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH
这段代码是一个类的初始化方法,用于创建一个多头自注意力机制(multi-head self-attention)的模型。其中,dim表示输入特征的维度,window_size表示窗口大小,num_heads表示注意力头的数量。qkv_bias、qk_scale、attn_drop和proj_drop则是一些可选的超参数。具体来说,该初始化方法定义了一个相对位置偏差参数表,其大小为(2 * Wh - 1) * (2 * Ww - 1) * nH,其中Wh和Ww分别表示窗口的高度和宽度,nH表示注意力头的数量。