cross mask attention

时间: 2023-11-02 15:07:42 浏览: 76
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SCAN:PyTorch“用于图像-文本匹配的堆叠式交叉注意”的源代码（ECCV 2018）

Cross-mask attention是指在多个输入序列之间进行注意力计算的一种机制。在这种机制下，每个输入序列都会被掩码，以避免模型在计算注意力时考虑到无效的位置。同时，模型会计算不同输入序列之间的交叉注意力，以更好地捕捉它们之间的关系。 例如，在多轮对话中，我们可以将每个对话轮次看作一个输入序列，并使用交叉注意力来捕捉不同轮次之间的关系。
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修正下列代码中的bug：for epoch in range(10): for batch in train_dataloader: input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch) optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_func(logits, label) loss.backward() optimizer.step()

logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_func(logits, label) val_loss += loss.item() val_loss /= len(val_dataloader) if val_loss ...

transformer中cross attention的输入是什么

在decoder端，cross attention还会加上一个mask矩阵，用于遮挡解码器中未来的token，防止信息泄露。具体来说，把query、key、value和mask分别表示为$Q\in\mathbb{R}^{l_q\times d_k}$、$K\in\mathbb{R}^{l_k\times d...

为什么loss.backward()后损失没有变化? def forward(self, input_question, input_answer): question_embed = self.embedding(input_question) answer_embed = self.embedding(input_answer) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) top_100_values, _ = torch.topk(logits, self.topk, dim=1) mask = torch.zeros_like(logits, requires_grad=True) # 设置 requires_grad=True score = [] for i in range(logits.size(0)): top_100_indices = torch.argsort(logits[i])[-self.topk:] mask_i = mask[i].clone() # 创建副本 mask_i[top_100_indices] = 1.0 score.append(mask_i.clone()) # 创建副本并赋值回 mask score = torch.stack(score) return score

criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练循环 for epoch in range(num_epochs): # 前向传播 output = model(input_question, input_answer)...

import pandas as pd import torch from sklearn.model_selection import train_test_split from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AdamW import torch.nn as nn # 加载预训练的GPT-2模型和tokenizer model_path = "E:\python3.9.6\gpt2model" # 模型路径 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) # 读取Excel文件 file_path = r"E:\pycharm\zfws7\标注数据.xlsx" df = pd.read_excel(file_path) # 获取问题检查结果和标注关键词列 questions = df["问题检查结果"].tolist() keywords = df["关键词"].tolist() # 数据准备：将标注数据转换为模型可接受的格式 inputs_encodings = tokenizer(questions, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") outputs_encodings = tokenizer(keywords, truncation=True, padding=True, return_tensors="pt") # 数据加载：将准备好的标注数据加载到模型中，分为训练集和验证集 train_inputs, val_inputs, train_labels, val_labels = train_test_split( inputs_encodings["input_ids"], outputs_encodings["input_ids"], test_size=0.2, # 选择验证集占总数据的比例 random_state=42, # 设置随机种子，确保可复现的结果 shuffle=True # 打乱数据 ) train_attention_mask = inputs_encodings["attention_mask"] val_attention_mask = val_inputs.new_ones(val_inputs.shape) # 创建相同形状的attention mask # 超参数设置 learning_rate = 1e-4 batch_size = 16 num_epochs = 10 # 优化器和损失函数 optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

同时，还创建了attention mask用于控制模型对不同位置的关注程度。 接下来，代码设置了一些超参数，包括learning_rate、batch_size和num_epochs。然后，定义了优化器optimizer和损失函数loss_fn，用于模型训练过程...

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在Keras中实现Prob Attention可以通过自定义层（Custom Layer）的方式来实现。以下是一个基于Keras的...model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary()

lstm attention用keras如何实现

mask_zero=True, name='Embedding')(input_sequences) # 定义LSTM层，用于处理输入序列 lstm = LSTM(units=lstm_units, return_sequences=True, name='LSTM')(x) # 定义注意力机制，用于给LSTM层的输出分配...

concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 ： File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 返回模型 return model 这个函数使用了 Sequential 对象来定义模型。在这个对象上，您可以使用 .add() ...

keras Attention()举一个代码的例子

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) 这是一个基于Keras的Attention层实现的文本分类模型。在这个模型中，我们首先定义了一个Attention层，用于学习输入...

基于pytorch写一段自注意力机制（self-attention）的模型实现，再讲解一下如何对这个模型进行优化，并写一个例子

criterion = nn.CrossEntropyLoss() # training loop for epoch in range(num_epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): # forward pass output = model(data) # calculate loss ...

from keras import backend as K from keras.engine.topology import Layer class Self_Attention(Layer): def init(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).init(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 # inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) # 可能seq_len是64，output_dim是128 self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3, input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape", WQ.shape) # print("WQ_.shape", WQ_.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape", K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ, K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64 ** 0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape", QK.shape) # distribution函数: (QxKt)/dk V = K.batch_dot(QK, WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0], input_shape[1], self.output_dim) 解释这段代码，举例怎样使用

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) x_train = np.random.randint(5, size=(64, 64)) # 随机生成训练数据 y_train = np.random.randint(num_classes, size=...
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