Dot(axes=(2, 1)) 使用说明
时间: 2023-08-16 22:10:01 浏览: 63
`Dot` 是 Keras 中的一个层,可以用于将两个张量进行点积操作。`axes` 参数指定进行点积操作的轴。
例如,假设有两个张量 `a` 和 `b`,它们的形状分别为 (batch_size, n, m) 和 (batch_size, m, p),其中 `n` 和 `p` 可以是任意的整数,`m` 必须相等。现在想要计算这两个张量的点积,可以使用以下代码:
```
from keras.layers import Dot
dot_layer = Dot(axes=(2, 1))
output = dot_layer([a, b])
```
这里的 `axes` 参数设置为 `(2, 1)`,表示对 `a` 和 `b` 的最后两个维度进行点积操作,也就是 `a` 的最后一维与 `b` 的倒数第二维进行点积。因为 `a` 的最后一维和 `b` 的倒数第二维必须相等,所以这个点积操作是可行的。
输出张量的形状为 (batch_size, n, p),其中每个元素是对应位置的点积结果。
相关问题
attn_weights = Dot(axes=[3, 3])([input1, input1]) 与 attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])的区别
这两个操作的区别在于`axes`参数的不同。
`Dot(axes=[3, 3])([input1, input1])`表示在`input1`的最后两个维度上进行点积运算,即将`input1`的每个样本的最后一个维度与自身的最后一个维度进行点积,得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。
而`Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])`表示在`input1`的第二个维度上进行点积运算,即将`input1`的每个样本的所有维度中的第二个维度(即词向量维度)分别与自身所有样本的第二个维度进行点积,得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。
因此,这两个操作得到的注意力矩阵的形状不同,具体实现取决于模型的需求。
attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1]) 实现了什么
这行代码实现了两个输入张量之间的点积操作。具体来说,它计算了 `input1` 张量的转置和本身之间的矩阵乘法,生成一个大小为 `(batch_size, input1_seq_len, input1_seq_len)` 的张量,表示 `input1` 序列中每个位置对于其他位置的权重。其中,`axes=[2, 2]` 参数指定了需要进行乘积的轴,其中第一个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度(即 `input1_seq_len`),第二个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度(即 `input1_seq_len`)的转置。这个操作通常用于实现自注意力机制(self-attention mechanism)中的注意力权重计算。
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