稀疏自注意pytorch代码
时间: 2023-10-22 16:10:26 浏览: 47
当涉及到使用稀疏自注意机制的PyTorch代码时,你可以使用`torch_sparse`库中的相关功能。下面是一个简单的示例代码:
```python
import torch
from torch_scatter import scatter_softmax
from torch_sparse import SparseTensor
def sparse_self_attention(query, key, value):
# 计算注意力得分
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
# 使用稀疏张量构建注意力权重矩阵
attention_weights = scatter_softmax(attention_scores, batch_dim=0)
sparse_attention_weights = SparseTensor.from_dense(attention_weights)
# 应用稀疏注意力权重
output = torch.matmul(sparse_attention_weights, value)
return output
# 示例输入
query = torch.randn(3, 5, 10) # (batch_size, num_queries, query_dim)
key = torch.randn(3, 7, 10) # (batch_size, num_keys, key_dim)
value = torch.randn(3, 7, 20) # (batch_size, num_keys, value_dim)
# 调用稀疏自注意机制
output = sparse_self_attention(query, key, value)
```
在上述代码中,我们首先使用`torch.matmul`计算查询向量与键向量之间的注意力得分。然后,我们使用`scatter_softmax`函数计算注意力权重,并使用`SparseTensor.from_dense`将其转换为稀疏张量。最后,我们将稀疏注意力权重应用于值向量,通过稀疏张量的乘法运算实现。这样,我们就得到了使用稀疏自注意机制的输出结果。
请注意,该示例仅展示了如何使用稀疏自注意机制计算注意力。在实际应用中,你可能需要根据具体任务的需求进行相应的修改和适配。