x = x.transpose(1, 2).contiguous() \ .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
时间: 2024-05-26 15:17:01 浏览: 15
这行代码中,x是一个形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)的张量,transpose(1, 2)表示将第1维和第2维交换,即将hidden_size和seq_len交换,contiguous()表示使张量在内存中连续存储,避免出现不连续的情况。接着,view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)将张量reshape成(batch_size, num_heads, seq_len, head_size)的形状,其中num_heads=self.h,head_size=self.d_k。这个操作的目的是将多头注意力机制中的多个头拆分成单独的维度,便于后续计算。
相关问题
class Hypergraph(nn.Module): def __init__(self): super(Hypergraph, self).__init__() self.adj = nn.Parameter( torch.Tensor(torch.randn([args.temporalRange, args.hyperNum, args.areaNum * args.cateNum])), requires_grad=True) self.Conv = nn.Conv3d(args.latdim, args.latdim, kernel_size=1) self.act1 = nn.LeakyReLU() def forward(self, embeds): adj = self.adj tpadj = adj.transpose(2, 1) embeds_cate = embeds.transpose(2, 3).contiguous().view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, -1) hyperEmbeds = self.act1(torch.einsum('thn,bdtn->bdth', adj, embeds_cate)) retEmbeds = self.act1(torch.einsum('tnh,bdth->bdtn', tpadj, hyperEmbeds)) retEmbeds = retEmbeds.view(embeds.shape[0], args.latdim, args.temporalRange, args.areaNum, args.cateNum).transpose(2, 3) return retEmbeds
这段代码定义了一个名为Hypergraph的PyTorch模块,其中包含了一个三维卷积层(Conv3d)和两个LeakyReLU激活函数。模块的输入是embeds张量,该张量在第三个和第四个维度上进行了变换,并且被传递给了两个einsum操作,用于计算超图嵌入(hyperEmbeds)和最终的返回张量(retEmbeds)。超图嵌入是通过将嵌入张量(embeds_cate)与邻接矩阵(adj)进行einsum操作得到的。最终的返回张量是通过将超图嵌入与转置后的邻接矩阵(tpadj)进行einsum操作得到的,并且通过view操作进行了形状变换。返回张量的形状为(batch_size, args.latdim, args.temporalRange, args.areaNum, args.cateNum)。
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
这段代码是一个Transformer中多头注意力机制的前向传播过程。其中包含了以下步骤:
1. 根据输入x的形状(B, N, C),判断是否需要进行qkv投影。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. 计算注意力得分,即将query和key向量进行点积操作,并除以一个缩放因子(scale)。得到的注意力得分再加上相对位置偏置。
4. 对得到的注意力得分进行softmax操作,得到注意力权重。
5. 对注意力权重进行dropout操作,以减少过拟合。
6. 将得到的注意力权重与value向量进行加权求和,得到输出向量。
7. 如果需要进行qkv投影,则将输出向量通过一个线性变换进行投影,得到最终输出。同时进行dropout操作,以减少过拟合。
8. 返回最终输出向量。
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