attn1 = MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=64)(output, output)
时间: 2024-04-12 09:32:18 浏览: 10
根据给定的代码片段,`attn1` 可以理解为一个多头注意力机制的输出。该多头注意力机制有 4 个注意力头,并使用 64 维的键/值维度。
以下是对给定代码进行解释的示例:
```python
attn1 = MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=64)(output, output)
```
在这段代码中,我们使用了一个名为 `MultiHeadAttention` 的多头注意力机制层。该层有 4 个注意力头,并且每个注意力头的键/值维度为 64。我们将 `output` 作为输入传递给注意力层,并将 `output` 用作键和值。
请注意,为了运行这段代码,你需要确保导入了 `MultiHeadAttention` 层,并根据需要调整输入和参数。此外,也需要确保 `output` 是一个合适的张量,具有正确的形状和值。
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用python复现torch.nn.MultiheadAttention中参数key_padding_mask的功能
要复现`torch.nn.MultiheadAttention`中`key_padding_mask`参数的功能,你可以使用torch.masked_fill函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiheadAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(MultiheadAttention, self).__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
# 线性变换层
self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
# 输出线性层
self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, query, key, value, key_padding_mask=None):
batch_size = query.size(0)
seq_len = query.size(1)
# 线性变换
query = self.q_linear(query)
key = self.k_linear(key)
value = self.v_linear(value)
# 改变形状以便多头注意力计算
query = query.view(batch_size * self.num_heads, seq_len, self.embed_dim // self.num_heads)
key = key.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads)
value = value.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads)
# 计算注意力得分
scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
if key_padding_mask is not None:
key_padding_mask = key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
scores = scores.masked_fill(key_padding_mask, float('-inf'))
# 注意力权重归一化
attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
# 加权求和
attn_output = torch.bmm(attn_weights, value)
# 恢复形状
attn_output = attn_output.view(batch_size, seq_len, self.embed_dim)
# 输出线性变换
attn_output = self.out_linear(attn_output)
return attn_output
```
在上述代码中,我们在`forward`方法中添加了一个名为`key_padding_mask`的参数。在计算注意力得分之前,我们将`key_padding_mask`进行扩展和形状调整,以使其与注意力得分的形状相匹配。然后,我们使用torch.masked_fill函数将`key_padding_mask`中为True的位置对应的注意力得分设置为负无穷(-inf),以进行屏蔽。最后,我们继续进行注意力权重归一化、加权求和等操作。
请注意,这个实现是一个简化版本,并没有包含所有的细节和优化。如果需要更完整和高效的实现,可以参考PyTorch官方文档或其他相关资源。
Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 146, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 131, in main train_losses, val_losses = train(model, optimizer, criterion, traindataloader, valdataloader, epochs) # 模型训练 File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 65, in train pred = model(input_data, target) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 42, in forward output = self.decoder(tgt, memory) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 291, in forward output = mod(output, memory, tgt_mask=tgt_mask, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 577, in forward x = self.norm2(x + self._mha_block(x, memory, memory_mask, memory_key_padding_mask)) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 594, in _mha_block x = self.multihead_attn(x, mem, mem, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 1153, in forward attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 5122, in multi_head_attention_forward k = k.contiguous().view(k.shape[0], bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) RuntimeError: shape '[10, 297, 1]' is invalid for input of size 300什么原因,如何解决?
根据错误信息,问题出现在 `multi_head_attention_forward` 函数中的维度不匹配。具体地,在 `k` 张量上的操作导致了错误,要求 `k` 的形状是 `[10, 297, 1]`,但是实际输入的形状是 `[10, 300, 1]`。
这个问题可能是由于 `k` 张量的尺寸不正确导致的。根据你提供的代码,`k` 张量应该是来自前一层的输出,并且应该具有形状 `(batch_size, sequence_len, feature_dim)`。然而,错误信息中显示 `k` 的形状为 `[10, 300, 1]`,而不是预期的 `[10, 297, 1]`。
要解决这个问题,请检查前一层的输出张量的维度是否正确,并确保与模型中的期望维度匹配。如果前一层的输出维度不正确,可能需要调整模型或数据预处理的部分。
另外,你可以检查与输入数据相关的其他部分,如 `tgt_mask`、`memory_mask` 和 `memory_key_padding_mask`,确保它们的形状和尺寸与模型的期望相匹配。
请仔细检查这些方面,并确保输入张量和相关参数的形状和尺寸正确匹配,以解决这个错误。如果问题仍然存在,请提供更多相关的代码和错误信息,以便更好地帮助你解决问题。