解释torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))
时间: 2023-10-16 14:03:50 浏览: 83
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。
相关问题
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。
torch.bmm(weights.unsqueeze(1), values.unsqueeze(-1))是什么意思
这行代码表示对两个张量进行批量矩阵乘法运算。其中,weights和values是两个张量,分别具有形状为(batch_size, n, m)和(batch_size, m, p)的三维张量形状。unsqueeze(1)和unsqueeze(-1)分别表示在第一维和最后一维上添加一个新的维度,使得weights和values分别具有四维张量形状(batch_size, 1, n, m)和(batch_size, m, p, 1),这是批量矩阵乘法所需的形状。最终运算结果是一个形状为(batch_size, 1, n, p)的四维张量。
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