详细解释一下q, k, v = qkv.reshape(bs * self.n_heads, ch * 3, length).split(ch, dim=1)
时间: 2023-04-08 12:03:43 浏览: 165
QKV是Transformer中的三个重要的矩阵,用于计算注意力权重。qkv.reshape(bs * self.n_heads, ch * 3, length)是将qkv矩阵重塑为一个三维张量,其中bs是batch size,n_heads是头数,ch是每个头的通道数,length是序列长度。split(ch, dim=1)是将这个三维张量按照第二个维度(通道数)分割成三个矩阵q、k、v,分别代表查询矩阵、键矩阵和值矩阵。这三个矩阵用于计算注意力权重,进而计算Transformer中的自注意力和多头注意力。
相关问题
col.reshape(-1,self.pool_h*self.pool_w)
这是一个用于改变数组形状的操作。在这个操作中,`col`是一个数组,`reshape`方法被调用并传入两个参数。第一个参数`-1`表示自动计算该轴的大小,第二个参数`self.pool_h*self.pool_w`表示将数组重塑为具有指定大小的形状。
具体来说,这行代码的目的是将`col`数组重塑为一个二维数组,其中第一维的大小是自动计算的,而第二维的大小是`self.pool_h*self.pool_w`。这样做的目的可能是为了在某些计算中方便处理数据的形状。
def init(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().init() head_dim = dim // num_heads self.num_heads = num_heads self.kernel_size = kernel_size self.padding = padding self.stride = stride self.scale = qk_scale or head_dim**-0.5 self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride) self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True) def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape v = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2) h, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride) v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2) # B,H,N,kxk,C/H attn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1) attn = self.attn(attn).reshape( B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size, self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4) # B,H,N,kxk,kxk attn = attn * self.scale attn = attn.softmax(dim=-1) attn = self.attn_drop(attn) x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape( B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w) x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size, padding=self.padding, stride=self.stride) x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1)) x = self.proj_drop(x) return x
这段代码是一个PyTorch中的类的初始化函数,用于定义一个多头注意力机制的模型。其中,dim表示输入特征的维度,num_heads表示头的数量,kernel_size表示卷积核的大小,padding表示填充的大小,stride表示步长,qkv_bias表示是否使用偏置,qk_scale表示缩放因子,attn_drop表示注意力机制的dropout率,proj_drop表示输出的dropout率。在初始化函数中,定义了多个PyTorch中的层,包括线性层、卷积层、dropout层等。在forward函数中,首先对输入特征进行线性变换,然后将结果进行reshape和permute操作,得到多头注意力机制的输入。