多头注意力 mask
时间: 2023-07-31 20:12:17 浏览: 37
多头注意力 mask是一种用于在自注意力机制中限制信息流动的技术。在多头注意力机制中,输入序列会被分为多个子序列,每个子序列都会进行独立的注意力计算。为了确保每个子序列只能关注到自身之前的位置,我们需要使用mask来屏蔽未来的信息。
具体来说,我们可以使用一个上三角矩阵来创建mask,其中上三角部分的值为1,下三角和对角线部分的值为0。将这个mask与注意力计算的结果相乘,就可以将未来的信息屏蔽掉,只保留每个位置之前的信息。
这样做的目的是为了避免模型在生成输出时候依赖于未来的信息,从而提高模型的泛化能力和稳定性。多头注意力 mask在自然语言处理任务中广泛应用,例如机器翻译、语言模型等。
相关问题
transform 多头注意力
Transformer 多头注意力是 Transformer 模型中的一个重要组成部分,用于在输入序列中找到相关的信息。它由多个注意力头组成,每个头都可以关注输入序列中不同的部分,从而提高模型的表现力。下面是 transform 多头注意力的实现步骤:
1. 将输入序列通过线性变换分成多个部分,每个部分的维度为 d_k。
2. 对每个部分分别计算 Q、K、V,其中 Q、K、V 的维度均为 d_k。
3. 对每个部分分别计算注意力得分,得到多个注意力得分矩阵。
4. 将多个注意力得分矩阵拼接起来,通过线性变换得到最终的注意力矩阵。
5. 将注意力矩阵与 V 矩阵相乘,得到多头注意力的输出。
下面是一个 Python 实现的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_k = d_model // num_heads
self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.out = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, q, k, v, mask=None):
bs = q.size(0)
# Linear projections
k = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
v = self.v_linear(v).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
# Transpose to get dimensions bs * num_heads * sl * d_model
k = k.transpose(1,2)
q = q.transpose(1,2)
v = v.transpose(1,2)
# Attention
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
if mask is not None:
mask = mask.unsqueeze(1)
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
scores = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
attention = torch.matmul(scores, v)
# Concatenate and linear
concat_attention = attention.transpose(1,2).contiguous().view(bs, -1, self.num_heads * self.d_k)
output = self.out(concat_attention)
return output
```
transformer多头注意力机制代码
Transformer多头注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一,它通过使用多个注意力头来捕捉输入序列中的不同关系和特征。以下是一个简单的Transformer多头注意力机制的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
self.d_k = d_model // num_heads
self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_K = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_O = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, Q, K, V, mask=None):
batch_size = Q.size(0)
# 线性变换得到Q、K、V
Q = self.W_Q(Q)
K = self.W_K(K)
V = self.W_V(V)
# 将Q、K、V分割成多个头
Q = Q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
K = K.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
V = V.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
# 计算注意力得分
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k).float())
# 对注意力得分进行mask操作
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# 计算注意力权重
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
# 进行注意力加权求和
attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)
# 将多个头的输出拼接起来
attention_output = attention_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
# 线性变换得到最终的输出
output = self.W_O(attention_output)
return output, attention_weights
```
这段代码实现了一个简单的多头注意力机制,其中`d_model`表示输入和输出的维度,`num_heads`表示注意力头的数量。在`forward`方法中,首先通过线性变换将输入序列Q、K、V映射到指定维度,然后将它们分割成多个头,并计算注意力得分。接着根据mask对注意力得分进行处理,然后计算注意力权重并进行加权求和。最后,将多个头的输出拼接起来,并通过线性变换得到最终的输出。