torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))解释
时间: 2024-06-07 07:10:21 浏览: 15
这段代码是为了计算论文 "Attention Is All You Need" 中的公式中的 $positional\_encoding$,其中 $d\_model$ 是模型中词向量的维度。该公式如下:
$$PE_{(pos,2i)}=sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)$$
$$PE_{(pos,2i+1)}=cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{model}}}\right)$$
其中 $pos$ 是位置编码,$i$ 是维度编码。这段代码首先使用 `torch.arange(0, d_model, 2)` 生成了一个从 `0` 到 `d_model`(不包括 `d_model`)之间,步长为 `2` 的一维张量,表示 $2i$ 的取值范围。然后,乘以 $-\frac{log(10000)}{d_{model}}$,得到一个 $2i$ 对应的缩放因子。最后使用 `torch.exp()` 函数计算 $10000$ 的缩放因子次幂的值,得到每个 $2i$ 对应的 $sin$ 和 $cos$ 的缩放因子。这些缩放因子将用于计算位置编码。
相关问题
div_term = torch.exp( torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model)表示是什么?
这个表达式与前面提到的表达式作用相同,都是用来计算 Transformer 模型中的位置编码。
与前面的表达式不同的是,这个表达式使用了 PyTorch 框架中的函数来计算。torch.arange(0, d_model, 2) 生成了一个长度为 d_model/2 的数组,数组中的每个元素都是 0 到 d_model-2 的偶数。接着,这个数组中的每个元素都乘以 (-math.log(10000.0) / d_model),得到一个新的数组,其元素的取值范围在 0 和 -log(10000)/2 之间。
最后,这个新数组中的每个元素再取指数,底数为 e,得到一个长度为 d_model/2 的数组,用以表示不同位置的编码。与前面的表达式所得到的数组相比,这个数组中每个元素的取值范围和比例都是相同的,但是在计算时使用了 PyTorch 框架中的函数。
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model)) ?
这段代码是实现了一个公式中的部分计算,用于生成位置编码矩阵。公式中的部分是:$PE_{(pos, 2i)} = sin(pos / 10000^{2i/d_{model}})$ 和 $PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i/d_{model}})$,其中 $pos$ 是位置信息,$i$ 是维度信息。这段代码计算了 $10000^{2i/d_{model}}$ 的值,用指数函数的形式进行计算,这个值的作用是给每个维度计算一个不同的权重。然后再通过正弦和余弦函数,计算每个位置和每个维度的位置编码矩阵。
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