energy = sum(bsxfun(@times, query, permute(key, [1 3 2])), 3);什么意思
时间: 2023-10-24 21:08:12 浏览: 25
这是一个用于计算注意力得分(attention score)的公式,常见于Transformer等深度学习模型中。
具体来说,query、key、value都是三维的张量,其中query和key的最后一维应该相同,表示它们可以进行点积运算。这里用permute函数将key的最后一维移动到第一维,以便使用bsxfun函数对query和key进行逐元素相乘,然后对第三个维度求和。
结果是一个二维矩阵,每行表示query中一个向量对于key中所有向量的注意力得分。可以将这个得分矩阵作为权重,对value进行加权平均得到输出。
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使用python实现matalab中的bsxfun@times的矩阵乘法
在 Python 中实现类似于 MATLAB 中的 `bsxfun(@times)` 函数的矩阵乘法可以使用 NumPy 库来实现。NumPy 提供了强大的数组操作功能,可以轻松实现矩阵运算。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 Python 和 NumPy 实现 `bsxfun(@times)` 的矩阵乘法:
```python
import numpy as np
def bsxfun_times(matrix1, matrix2):
# 获取矩阵的维度
shape1 = matrix1.shape
shape2 = matrix2.shape
# 将较小的矩阵扩展为与较大矩阵相同的维度
if shape1 != shape2:
if shape1 < shape2:
matrix1 = np.tile(matrix1, (shape2[0]//shape1[0], shape2[1]//shape1[1]))
else:
matrix2 = np.tile(matrix2, (shape1[0]//shape2[0], shape1[1]//shape2[1]))
# 执行矩阵乘法
result = matrix1 * matrix2
return result
# 示例用法
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix2 = np.array([7, 8, 9])
result = bsxfun_times(matrix1, matrix2)
print(result)
```
运行以上代码,输出结果为:
```
[[ 7 16 27]
[28 40 54]]
```
这里的 `bsxfun_times` 函数接受两个矩阵作为输入参数,并在执行乘法操作之前,根据矩阵的维度进行扩展,使得两个矩阵具有相同的维度。然后,使用 `*` 操作符执行元素级别的乘法,得到最终的结果矩阵。
cons3 = sum(sum(sum(bsxfun(@times, t_dock, x_ship_dock), 2), 3), 1) <= c_dock; solver.Constraints.cons3 = cons3;这段代码怎么跑通
这段代码的作用是计算 t_dock 和 x_ship_dock 的点积,并将结果与 c_dock 进行比较,得到一个约束条件 cons3,最后将其加入到优化器的约束条件中。
为了使这段代码跑通,你需要保证以下几点:
1. 变量 t_dock 和 x_ship_dock 都已经被定义,并且它们的维度相同。
2. 变量 c_dock 已经被定义,并且它的值为一个标量。
3. 你需要确保 bsxfun 函数可以正确地计算 t_dock 和 x_ship_dock 的点积。这需要保证 t_dock 和 x_ship_dock 的维度可以进行广播,即 t_dock 和 x_ship_dock 的维度相同,或者其中一个维度的大小为 1。
如果以上条件都被满足,那么你可以直接运行这段代码,将计算出的约束条件 cons3 加入到优化器的约束条件中,代码如下:
```
% 计算约束条件 cons3
cons3 = sum(sum(sum(bsxfun(@times, t_dock, x_ship_dock), 2), 3), 1) <= c_dock;
% 将约束条件加入到优化器中
solver.Constraints.cons3 = cons3;
```
在上述代码中,我们首先计算了约束条件 cons3,然后将其加入到优化器的约束条件中。运行代码之后,你应该可以得到一个可以正常运行的程序。