self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)
时间: 2024-05-26 18:14:38 浏览: 27
这段代码使用 PyTorch 中的 nn.Linear 模块,创建一个线性变换层 self.qkv,将输入的维度从 dim 变换为 dim*3。其中,参数 bias 控制是否使用偏置项。这个线性变换层的作用是将输入的 query、key、value 矩阵分别通过一个线性变换,得到它们在新空间中的表示。这个操作通常被称作 QKV 线性映射,是自注意力机制中重要的一步。
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class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)
这是一个实现了注意力机制的神经网络模块,主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中,dim代表输入特征的维度,num_ttokens表示输入序列的长度,num_heads表示注意力头数,qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置,qk_scale表示缩放因子,attn_drop表示注意力中的dropout率,proj_drop表示输出结果的dropout率,with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。
在实现中,首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim,然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换,得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True,则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量;否则直接使用输入作为查询、键、值向量。
接着,计算注意力分数,即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale,然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均,得到最终的输出结果。
另外,为了考虑不同位置之间的关系,在实现中还引入了相对位置编码。具体来说,通过计算每个位置之间的相对距离,得到一个相对位置编码矩阵,然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table,并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时,将查询向量和键向量的相对位置编码相加,从而考虑不同位置之间的相对关系。
翻译一下这串代码 class TAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim) self.heads = heads self.scale = dim_head ** -0.5 self.attend = nn.Softmax(dim=-1) self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, dim), nn.Dropout(dropout) ) if project_out else nn.Identity()
这段代码定义了一个名为 TAttention 的类,它继承自 nn.Module。构造函数中有四个参数,分别是 dim、heads、dim_head 和 dropout。其中 dim 表示输入的特征维度,heads 表示注意力头数,dim_head 表示每个注意力头的维度,dropout 表示 dropout 的概率。
在构造函数中,首先根据 heads 和 dim_head 计算得到内部维度 inner_dim,并判断是否需要通过投影将内部维度变为 dim。然后定义了 heads 和缩放因子 scale,同时定义了使用 Softmax 计算注意力分布的层 attend,以及将输入转化为查询、键、值三个部分的线性层 to_qkv。最后定义了一个线性层 to_out 用于将注意力计算结果转换为最终输出,如果需要投影则使用 nn.Linear,否则使用 nn.Identity。其中线性层 to_out 的结构为:先通过 nn.Linear 将内部维度的特征转换为 dim 维,然后通过一个 dropout 层进行正则化。