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
时间: 2023-06-27 07:01:33 浏览: 408
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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用tensorflow的layers.Layer模块改写class SelfAttention(nn.Module): def init(self,in_c,out_c,fm_sz,pos_bias = False): super(SelfAttention,self).init() self.w_q = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_k = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.w_v = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz,out_c) self.softmax = nn.Softmax(dim = 2) self.pos_bias = pos_bias def __getPosCode(self,fm_sz,out_c): x = [] for i in range(fm_sz): x.append([np.sin,np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz)))) x = torch.from_numpy(np.array([x])).float() return torch.cat([(x + x.t()).unsqueeze(0) for i in range(out_c)]) def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v
以下是使用tensorflow的layers.Layer模块改写的代码:
```
import tensorflow as tf
class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, pos_bias=False):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.w_q = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
self.w_k = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
self.w_v = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1, input_shape=[None, None, in_c])
self.pos_code = self.__getPosCode(fm_sz, out_c)
self.softmax = tf.keras.layers.Softmax(axis=2)
self.pos_bias = pos_bias
def __getPosCode(self, fm_sz, out_c):
x = []
for i in range(fm_sz):
x.append([np.sin, np.cos][i % 2](1 / (10000 ** (i // 2 / fm_sz))))
x = np.array([x], dtype=np.float32)
return tf.concat([(x + tf.transpose(x)).unsqueeze(0) for i in range(out_c)], axis=0)
def call(self, x):
q, k, v = self.w_q(x), self.w_k(x), self.w_v(x)
pos_code = tf.concat([self.pos_code[None, ...] for i in range(tf.shape(x)[0])], axis=0)
if self.pos_bias:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + pos_code
else:
att_map = tf.matmul(q, tf.transpose(k, perm=[0, 1, 3, 2])) + tf.matmul(q, tf.transpose(pos_code, perm=[0, 1, 3, 2]))
am_shape = tf.shape(att_map)
att_map = self.softmax(tf.reshape(att_map, [am_shape[0], am_shape[1], am_shape[2] * am_shape[3]]))
att_map = tf.reshape(att_map, am_shape)
return att_map * v
```
需要注意的是,tensorflow中没有nn.Module这个概念,而是使用tf.keras.layers.Layer作为基类。因此,我们需要在类定义中加入`tf.keras.layers.Layer`,并对一些函数名称进行修改。此外,tensorflow默认使用NHWC格式的数据,因此在调用transpose函数时需要加上perm参数进行转置,以保证维度的正确性。
import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)
这段代码实现了多头注意力机制(Multi-Head Attention)的模块。多头注意力机制是用于处理序列数据的深度学习模型中常的组件,它可以并行地对输入序列进行不同位置的关注。
在这段代码中,`MultiHeadAttention` 类继承自 `nn.Module`,并实现了 `forward` 方法来定义前向传播的计算过程。在初始化方法 `__init__` 中,定义了多头注意力机制所需的参数,包括输入和输出的维度、头数、隐藏层大小等。同时,还定义了线性变换层 `W_q`、`W_k`、`W_v` 和 `W_o`,用于将输入序列映射到查询、键、值和输出空间。
在 `forward` 方法中,首先对查询、键和值进行线性变换,并通过 `transpose_qkv` 函数将它们转置为多头注意力机制所需的形状。然后,调用 `DotProductAttention` 类来计算注意力权重,并将注意力加权的值进行转置和重塑操作,最后通过线性变换层 `W_o` 得到最终的输出。
需要注意的是,在计算过程中,如果提供了有效长度 `valid_lens`,则将其在维度0上进行复制以适应多头注意力机制的并行计算。
这段代码使用了 PyTorch 框架和 d2l 库来实现多头注意力机制。具体实现细节可以参考 d2l 库中的相关章节或文档。