attn_mask用python实现
时间: 2024-04-07 21:33:57 浏览: 33
attn_mask在PyTorch中可以使用torch.triu和torch.masked_fill函数实现。面是一个示例代码:
python
import torch
# 假设输入序列长度为seq_len
seq_len 10
# 创建一个全1的上三矩阵
attn_mask = torch.triu.ones(seq_len, seq_len))
# 使用_fill函数将上三阵的对角线以下位置填充为负穷(-inf)
at_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask == 0, float('-inf'))
print("Attention Mask:")
print(attn_mask)
```
在上述代码中,我们首先创建一个形状为(seq_len, seq_len)的全1的上三角矩阵,其中seq_len是输入序列的长度。然后,我们使用torch.masked_fill函数将上三角矩阵的对角线及以下位置填充为负无穷(-inf),以表示这些位置应该被忽略。
请注意,这里假设了使用自注意力机制(self-attention),所以attn_mask是一个方阵。如果你在使用其他类型的注意力机制,可能需要调整代码来生成适当形状的attn_mask。
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用python复现torch.nn.MultiheadAttention中参数key_padding_mask的功能
要复现`torch.nn.MultiheadAttention`中`key_padding_mask`参数的功能,你可以使用torch.masked_fill函数。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiheadAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(MultiheadAttention, self).__init__()
self.embed_dim = embed_dim
self.num_heads = num_heads
# 线性变换层
self.q_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.k_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.v_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
# 输出线性层
self.out_linear = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, query, key, value, key_padding_mask=None):
batch_size = query.size(0)
seq_len = query.size(1)
# 线性变换
query = self.q_linear(query)
key = self.k_linear(key)
value = self.v_linear(value)
# 改变形状以便多头注意力计算
query = query.view(batch_size * self.num_heads, seq_len, self.embed_dim // self.num_heads)
key = key.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads)
value = value.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads)
# 计算注意力得分
scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
if key_padding_mask is not None:
key_padding_mask = key_padding_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)
scores = scores.masked_fill(key_padding_mask, float('-inf'))
# 注意力权重归一化
attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
# 加权求和
attn_output = torch.bmm(attn_weights, value)
# 恢复形状
attn_output = attn_output.view(batch_size, seq_len, self.embed_dim)
# 输出线性变换
attn_output = self.out_linear(attn_output)
return attn_output
```
在上述代码中,我们在`forward`方法中添加了一个名为`key_padding_mask`的参数。在计算注意力得分之前,我们将`key_padding_mask`进行扩展和形状调整,以使其与注意力得分的形状相匹配。然后,我们使用torch.masked_fill函数将`key_padding_mask`中为True的位置对应的注意力得分设置为负无穷(-inf),以进行屏蔽。最后,我们继续进行注意力权重归一化、加权求和等操作。
请注意,这个实现是一个简化版本,并没有包含所有的细节和优化。如果需要更完整和高效的实现,可以参考PyTorch官方文档或其他相关资源。
用python实现transformer模型
### 回答1:
好的,下面是使用Python实现Transformer模型的代码。在这里,我们使用PyTorch框架来实现Transformer模型。
首先,我们导入必要的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
```
接下来,我们定义一些常量:
```python
MAX_LEN = 512 # 最大序列长度
NUM_HEADS = 8 # 多头注意力的头数
NUM_LAYERS = 6 # Transformer的层数
D_MODEL = 512 # 模型的维度
D_FF = 2048 # Feedforward层的维度
D_K = D_V = 64 # 注意力机制中K和V的维度
DROP_RATE = 0.1 # Dropout的概率
```
然后,我们定义一些辅助函数:
```python
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask=None):
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(k.size(-1)).float())
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention, v)
return output
def positional_encoding(max_len, d_model):
pos = torch.arange(0, max_len).unsqueeze(1)
div = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2) * -(math.log(10000.0) / d_model))
enc = torch.zeros((max_len, d_model))
enc[:, 0::2] = torch.sin(pos * div)
enc[:, 1::2] = torch.cos(pos * div)
return enc
def get_mask(seq):
mask = (seq == 0).unsqueeze(1).unsqueeze(2)
return mask
```
接下来,我们定义Transformer模型:
```python
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, max_len, num_heads, num_layers, d_model, d_ff, d_k, d_v, drop_rate):
super().__init__()
self.max_len = max_len
self.num_heads = num_heads
self.num_layers = num_layers
self.d_model = d_model
self.d_ff = d_ff
self.d_k = d_k
self.d_v = d_v
self.drop_rate = drop_rate
self.embedding = nn.Embedding(self.max_len, self.d_model)
self.pos_encoding = positional_encoding(self.max_len, self.d_model)
self.encoder_layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(self.num_heads, self.d_model, self.d_ff, self.d_k, self.d_v, self.drop_rate) for _ in range(self.num_layers)])
self.decoder_layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(self.num_heads, self.d_model, self.d_ff, self.d_k, self.d_v, self.drop_rate) for _ in range(self.num_layers)])
self.fc = nn.Linear(self.d_model, self.max_len)
def forward(self, src, tgt):
src_mask = get_mask(src)
tgt_mask = get_mask(tgt)
src_emb = self.embedding(src) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model).float())
tgt_emb = self.embedding(tgt) * torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model).float())
src_emb += self.pos_encoding[:src.size(1), :].unsqueeze(0)
tgt_emb += self.pos_encoding[:tgt.size(1), :].unsqueeze(0)
src_output = src_emb
tgt_output = tgt_emb
for i in range(self.num_layers):
src_output = self.encoder_layers[i](src_output, src_mask)
tgt_output = self.decoder_layers[i](tgt_output, src_output, tgt_mask, src_mask)
output = self.fc(tgt_output)
return output
```
接下来,我们定义Encoder层和Decoder层:
```python
class EncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, d_model, d_ff, d_k, d_v, drop_rate):
super().__init__()
self.self_attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads, dropout=drop_rate)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.feedforward = nn.Sequential(
nn.Linear(d_model, d_ff),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(drop_rate),
nn.Linear(d_ff, d_model),
nn.Dropout(drop_rate)
)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
def forward(self, x, mask):
self_att_output, _ = self.self_attention(x, x, x, attn_mask=mask)
self_att_output = self.norm1(x + self_att_output)
ff_output = self.feedforward(self_att_output)
output = self.norm2(self_att_output + ff_output)
return output
class DecoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, num_heads, d_model, d_ff, d_k, d_v, drop_rate):
super().__init__()
self.self_attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads, dropout=drop_rate)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.encoder_attention = nn.MultiheadAttention(d_model, num_heads, dropout=drop_rate)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
self.feedforward = nn.Sequential(
nn.Linear(d_model, d_ff),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(drop_rate),
nn.Linear(d_ff, d_model),
nn.Dropout(drop_rate)
)
self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
def forward(self, x, encoder_output, tgt_mask, src_mask):
self_att_output, _ = self.self_attention(x, x, x, attn_mask=tgt_mask)
self_att_output = self.norm1(x + self_att_output)
encoder_att_output, _ = self.encoder_attention(self_att_output, encoder_output, encoder_output, attn_mask=src_mask)
encoder_att_output = self.norm2(self_att_output + encoder_att_output)
ff_output = self.feedforward(encoder_att_output)
output = self.norm3(encoder_att_output + ff_output)
return output
```
最后,我们可以使用以下代码来实例化Transformer模型:
```python
model = Transformer(MAX_LEN, NUM_HEADS, NUM_LAYERS, D_MODEL, D_FF, D_K, D_V, DROP_RATE)
```
这就是使用Python实现Transformer模型的全部内容。
### 回答2:
transformer模型是一种用于序列到序列(sequence-to-sequence)任务的深度学习模型,最初应用于机器翻译任务。下面是用Python实现transformer模型的基本步骤:
步骤一:导入必要的库
- 导入tensorflow库
- 导入tensorflow的高级API——keras库
- 导入numpy库
步骤二:定义transformer的模型结构
- 定义输入层,通过Input函数指定输入的shape
- 定义位置编码器(Positional Encoding),通过Lambda函数将位置编码添加到输入层中
- 定义多层的Encoder层和Decoder层,其中包括Self-Attention和Feed-Forward神经网络
- 定义输出层,通过Dense函数指定输出的shape
步骤三:定义整体模型
- 将输入层和输出层连接起来,构建模型的开始部分
- 通过连接Encoder层和Decoder层构建transformer的主体
- 返回最终的模型
步骤四:定义损失函数和优化器
- 定义损失函数,可以使用交叉熵损失函数
- 定义优化器,如Adam优化器
步骤五:模型的训练和评估
- 加载数据集
- 编译模型,设置损失函数和优化器
- 使用fit函数进行模型的训练,并指定训练的参数,如epochs和batch_size
- 使用evaluate函数对模型进行评估,并计算准确率
这样就完成了用Python实现transformer模型的基本步骤。当然,实际应用中还可以对模型进行改进和优化,如添加正则化、调整超参数等。这些步骤只是一个基本的模板,具体的实现还需要根据具体的应用场景和数据集进行调整和修改。
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