weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1)
时间: 2024-06-12 17:10:37 浏览: 15
这两个操作都是在 PyTorch 中对张量进行维度扩展的方法。其中 weights.unsqueeze(1) 是在第二个维度上增加一个维度,而 values.unsqueeze(-1) 是在最后一个维度上增加一个维度。
例如,如果 weights 的形状为 (batch_size, num_heads, seq_len), 那么 weights.unsqueeze(1) 的形状就会变成 (batch_size, 1, num_heads, seq_len)。而如果 values 的形状为 (batch_size, seq_len, hidden_size),那么 values.unsqueeze(-1) 的形状就会变成 (batch_size, seq_len, hidden_size, 1)。
这两个操作通常用于在进行矩阵乘法时,将两个张量的维度对齐。例如,在进行注意力机制计算时,需要将 query 和 key 进行矩阵乘法,而这两个张量的形状分别为 (batch_size, num_heads, seq_len, hidden_size) 和 (batch_size, num_heads, hidden_size, seq_len),需要将 key 的最后一个维度和 value 的第二个维度进行匹配,因此需要对 key 进行 values.unsqueeze(-1) 操作。
相关问题
解释torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))
这行代码是在进行矩阵乘法操作,其中torch.bmm代表的是batch矩阵乘法(batch matrix multiplication),weights.unsqueeze(1)表示将权重张量weights在第1个维度上扩展一维,使其变成一个形状为(batch_size, 1, sequence_length)的三维张量,values.unsqueeze(-1)表示将值张量values在最后一个维度上扩展一维,使其变成一个形状为(batch_size, sequence_length, 1)的三维张量。两个扩展后的张量进行batch矩阵乘法后,得到的结果是一个形状为(batch_size, 1, 1)的三维张量,即每个batch的输出都是一个标量。这个操作通常用于注意力机制中的加权求和计算。
torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))
这段代码使用了 PyTorch 中的 bmm 函数,用于执行批量矩阵乘法。其中,weights 和 values 分别是两个张量,unsqueeze 函数用于在指定的维度上增加维度,例如 weights.unsqueeze(1) 将 weights 张量在第一维上增加一个维度,变成了一个形状为 (batch_size, 1, seq_len) 的三维张量。最后的结果是一个形状为 (batch_size, seq_len, 1) 的三维张量。
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