q_s @ k.transpose(-2, -1)什么意思
时间: 2024-04-18 18:33:05 浏览: 19
`q_s @ k.transpose(-2, -1)`是一个矩阵乘法的计算操作。在这里,`q_s`和`k`都表示张量,`@`是矩阵乘法的运算符,`transpose(-2, -1)`表示对张量进行转置操作。
具体来说,`q_s`代表查询(Q)部分的张量,`k`代表键(K)部分的张量。根据Transformer模型的注意力机制,查询与键进行转置相乘,从而计算查询-键的相似度得分。这个矩阵乘法的结果将用于后续的注意力权重计算。
在PyTorch中,`transpose(-2, -1)`表示将张量的倒数第二维和倒数第一维进行转置(交换位置)。这样做是为了满足矩阵乘法的要求,使得查询和键能够正确地进行相似度计算。
总结起来,`q_s @ k.transpose(-2, -1)`表示查询与键的相似度计算,用于得到注意力权重。
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inline void calcF(const imuState<S> &imu_state_k, const imuReading<S> &measurement_k) { F_.setZero(); Vector3<S> omegaHat, aHat; omegaHat = measurement_k.omega - imu_state_k.b_g; aHat = measurement_k.a - imu_state_k.b_a; Matrix3<S> C_IG = imu_state_k.q_IG.toRotationMatrix(); F_.template block<3, 3>(0, 0) = -vectorToSkewSymmetric(omegaHat); F_.template block<3, 3>(0, 3) = -Matrix3<S>::Identity(); F_.template block<3, 3>(6, 0) = -C_IG.transpose() * vectorToSkewSymmetric(aHat); F_.template block<3, 3>(6, 9) = -C_IG.transpose(); F_.template block<3, 3>(12, 6) = Matrix3<S>::Identity(); }
这段代码看起来像是一个函数,函数名为calcF,它接收两个参数imu_state_k和measurement_k,分别是imuState类型和imuReading类型的变量。在函数中,首先将一个三维向量omegaHat和一个三维向量aHat计算出来。这两个向量的计算使用了measurement_k中的数据和imu_state_k中的数据。然后,将imu_state_k中的q_IG转换为一个旋转矩阵C_IG。接下来,将F_矩阵清零,并使用omegaHat和aHat的计算结果以及C_IG矩阵的转置来填充F_矩阵的各个块。最后,函数返回。
翻译一段python代码 import torch class KalmanFilter: def __init__(self, F, H, Q, R, x0, P0): self.F = F self.H = H self.Q = Q self.R = R self.x = x0 self.P = P0 def predict(self): self.x = torch.matmul(self.F, self.x) self.P = torch.matmul(torch.matmul(self.F, self.P), torch.transpose(self.F, 0, 1)) + self.Q def update(self, z): y = z - torch.matmul(self.H, self.x) S = torch.matmul(torch.matmul(self.H, self.P), torch.transpose(self.H, 0, 1)) + self.R K = torch.matmul(torch.matmul(self.P, torch.transpose(self.H, 0, 1)), torch.inverse(S)) self.x = self.x + torch.matmul(K, y) self.P = torch.matmul(torch.eye(self.F.shape[0]) - torch.matmul(K, self.H), self.P)
这段 Python 代码定义了一个卡尔曼滤波器(KalmanFilter)类,包含了初始化函数 __init__,以及预测函数 predict 和更新函数 update。
在 __init__ 函数中,传入了 F、H、Q、R、x0 和 P0 作为参数,分别表示状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵、观测噪声协方差矩阵、初始状态向量和初始协方差矩阵。这些参数被分别赋值给类的属性 F、H、Q、R、x 和 P。
在 predict 函数中,根据卡尔曼滤波器的预测步骤,通过矩阵乘法更新状态向量和协方差矩阵。
在 update 函数中,根据卡尔曼滤波器的更新步骤,计算卡尔曼增益 K,通过矩阵乘法更新状态向量和协方差矩阵。其中,z 表示观测向量,y 表示观测向量与预测值之间的差值,S 表示观测噪声协方差矩阵和协方差矩阵的加权和。