(query @ key.transpose(-2, -1)) * (query.shape[-1]) ** -0.5

时间: 2023-10-21 14:06:13 浏览: 44
IPYNB

考虑一个三变量函数（见下方代码），寻找这个函数的在(0.5, 0.5, 0.5)和(-0.5, -0.5, -0.5)附近的两个

这是一个使用自注意力机制计算查询-键相似度的公式。其中，query 表示查询向量，key 表示键向量，transpose(-2, -1) 表示将 key 的倒数第一维和倒数第二维交换位置，使得它们可以进行矩阵乘法。乘上 (query.shape[-1]) ** -0.5 是为了缩放相似度，以避免它们过大或过小。最终的结果是一个形状为 (batch_size, num_heads, query_len, key_len) 的相似度矩阵，它将在后续计算中被用作注意力权重。
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- =SUM(IF(MOD(TRANSPOSE(ROW(1:20)),3)=0,(a1:t1)))，这会计算从A1到T1中每3列求和的结果，按Ctrl+Shift+Enter键输入以形成数组公式。 4. **数字拆分显示** - 输入一串数字后自动拆分为单个数字，可以使用一...
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yolov9-c.rar

image = image[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) image = np.ascontiguousarray(image, dtype=np.float32) / 255.0 image = torch.from_numpy(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad(): pred = ...

q @ k.transpose(-2, -1)的意思？

这是Transformer中计算Scaled Dot-Product Attention的一部分，其中q和k分别为Query和Key张量，@表示矩阵乘法，transpose(-2, -1)表示对张量的倒数第二维和倒数第一维进行转置。具体来说，q的shape为(B, num_heads, ...

def forward(self, x): B, N, C = x.shape if self.with_qkv: qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] else: qkv = x.reshape(B, N, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(0, 2, 1, 3) q, k, v = qkv, qkv, qkv ## get relative pos bias relative_pos_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).transpose(1, 2).reshape(B, N, C) if self.with_qkv: x = self.proj(x) x = self.proj_drop(x) return x

如果需要，则先将x通过一个qkv线性变换，分别得到query、key、value向量。 2. 获取相对位置偏置(relative_pos_bias)，这个偏置是用于处理序列中不同位置之间的关系，这里使用了相对位置编码的方法。 3. 计算注意力...

python k.transpose(-2, -1)

Specifically, if the shape of tensor k is (batch_size, seq_length, hidden_size), then k.transpose(-2, -1) will return a tensor of shape (batch_size, hidden_size, seq_length). The second last ...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

在 forward 方法中，首先对查询、键和值进行线性变换，并通过 transpose_qkv 函数将它们转置为多头注意力机制所需的形状。然后，调用 DotProductAttention 类来计算注意力权重，并将注意力加权的值进行转置和...

class AttentionLayer(nn.Module):     def __init__(self, attention, d_model, n_heads,                   d_keys=None, d_values=None, mix=False):         super(AttentionLayer, self).__init__()         d_keys = d_keys or (d_model//n_heads)         d_values = d_values or (d_model//n_heads)         self.inner_attention = attention         self.query_projection = nn.Linear(d_model, d_keys * n_heads)         self.key_projection = nn.Linear(d_model, d_keys * n_heads)         self.value_projection = nn.Linear(d_model, d_values * n_heads)         self.out_projection = nn.Linear(d_values * n_heads, d_model)         self.n_heads = n_heads         self.mix = mix     def forward(self, queries, keys, values, attn_mask):         B, L, _ = queries.shape         _, S, _ = keys.shape         H = self.n_heads         queries = self.query_projection(queries).view(B, L, H, -1)         keys = self.key_projection(keys).view(B, S, H, -1)         values = self.value_projection(values).view(B, S, H, -1)         out, attn = self.inner_attention(             queries,             keys,             values,             attn_mask         )         if self.mix:             out = out.transpose(2,1).contiguous()         out = out.view(B, L, -1)         return self.out_projection(out), attn

然后创建多个线性投影层，包括查询投影层 self.query_projection、键投影层 self.key_projection、值投影层 self.value_projection 和输出投影层 self.out_projection。这些投影层用于将输入进行线性变换到注意力...

class CAM_Module(Module): """ Channel attention module""" def __init__(self, in_dim): super(CAM_Module, self).__init__() self.chanel_in = in_dim self.gamma = Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = Softmax(dim=-1) def forward(self,x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X H X W) returns : out : attention value + input feature attention: B X C X C """ m_batchsize, C, height, width, channle = x.size() #print(x.size()) proj_query = x.view(m_batchsize, C, -1) proj_key = x.view(m_batchsize, C, -1).permute(0, 2, 1) #形状转换并交换维度 energy = torch.bmm(proj_query, proj_key) energy_new = torch.max(energy, -1, keepdim=True)[0].expand_as(energy)-energy attention = self.softmax(energy_new) proj_value = x.view(m_batchsize, C, -1) out = torch.bmm(attention, proj_value) out = out.view(m_batchsize, C, height, width, channle) # print('out', out.shape) # print('x', x.shape) out = self.gamma*out + x #C*H*W return out 将其改成keras代码

proj_key = tf.transpose(proj_query, perm=[0, 2, 1]) energy = tf.matmul(proj_query, proj_key) energy_new = tf.expand_dims(tf.reduce_max(energy, axis=-1), axis=-1) - energy attention = self.softmax...

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (128, 24, 2) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(128, 24, 2), dtype=tf.float32, name='RealData'), name='RealData', description="created by layer 'RealData'"), but it was called on an input with incompatible shape (6, 24, 2). WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (128, 24, 2) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(128, 24, 2), dtype=tf.float32, name='RealData'), name='RealData', description="created by layer 'RealData'"), but it was called on an input with incompatible shape (6, 24, 2).

scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim)) attention_weights = nn.functional.softmax(scores, dim=-1) attended_values = torch.matmul(attention_...

tensorflow实现1维CNN-LSTM多头自注意力机制

score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True) dim_scaled_score = score / tf.math.sqrt(tf.cast(self.head_dim, dtype=tf.float32)) attention_weights = tf.nn.softmax(dim_scaled_score, axis=-1) ...

python语言实现multi-head-self-attention示例的代码：

scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / (self.d_head ** 0.5) attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to value vectors attended_values = torch.matmul(attn...

keras实现multi-head self-attention代码

dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key) weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output = tf.matmul(weights, value) return output, ...

tensorflow中的Multi-Head Self-Attention包

1. 首先，使用线性变换将输入序列映射到多个不同的维度空间，得到多个不同的查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量。 2. 对于每个注意力头，计算查询向量与键向量之间的点积（Dot-Product Attention），并将...

使用keras实现Multi-Head Self-Attentiond的代码

dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key) weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output = tf.matmul(weights, value) return output, ...

如何用tensorflow定义一个Multi-head Self-attention模块

dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key) weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output = tf.matmul(weights, value) return output, ...

如何用tensorflow定义一个Multi-head Self-attention模块，然后调用

dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32) scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key) weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1) output = tf.matmul(weights, value) return output, ...

self-attention代码pytorch

query_len, key_len, value_len = query.shape[1], keys.shape[1], values.shape[1] # Split embedding into self.heads pieces query = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim) keys = keys...
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本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后，有个环境安装的requirement.txt文本 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件，十分的简便 本代码是不含数据集图片的，下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下，每个对应的文件夹里面也有一张提示图，提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片，直接放到对应的文件夹下，就可以对代码进行训练了。 运行01生成txt.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02CNN训练数据集.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练，这里是适配了数据集的分类文件夹个数，即使增加了分类文件夹，也不需要修改代码即可训练 训练过程中会有训练进度条，可以查看大概训练的时长,每个epoch训练完后会显示准确率和损失值 训练结束后，会保存log日志，记录每个epoch的准确率和损失值 最后训练的模型会保存在本地名称为model.ckpt 运行03pyqt界面.py，就可以实现自己训练好的模型去识别图片了
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探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
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