self.Wq = nn.Linear(input_dim, num_heads * self.k_dim, bias=False),但输入的x是[B,C,H,W]四维的张量
时间: 2024-06-05 17:11:15 浏览: 8
是的,你说得对。这里的输入x是一个四维张量,但是我们需要将其转化为一个二维张量,以便进行下一步的计算。在这里,我们将输入张量x的维度[H*W, C]视为输入维度,并将其传递给线性层nn.Linear。对于这个线性层,输入维度是input_dim,输出维度是num_heads * self.k_dim。因此,我们需要将[H*W, C]的输入张量转换为[batch_size, input_dim]的形状,其中batch_size等于H*W。这样,我们就可以将其传递给线性层,得到形状为[batch_size, num_heads * self.k_dim]的输出张量。
相关问题
self.Wq = nn.Linear(input_dim, num_heads * self.k_dim, bias=False),输入的tensor不是二维的
抱歉,我的表述不够准确。通常情况下,self.Wq的输入确实是一个二维的tensor,形状为(batch_size, seq_len, input_dim),其中batch_size表示批量大小,seq_len表示序列长度,input_dim表示输入特征的维度。在这个二维tensor上进行线性变换后,得到的是一个三维tensor,形状为(batch_size, seq_len, num_heads * self.k_dim),其中num_heads表示头的数量,self.k_dim表示每个头的维度。这个三维tensor可以被看作是由num_heads个二维tensor组成的,每个二维tensor的形状为(batch_size, seq_len, self.k_dim)。这些二维tensor被称为头,代表了不同的注意力机制。在多头注意力机制中,这些头会被并行地进行处理,最终被拼接在一起得到一个形状为(batch_size, seq_len, num_heads * self.k_dim)的tensor,作为多头注意力机制的输出。
self.fc = nn.Linear(in_dim, num_heads * out_dim, bias=False)
这行代码定义了一个全连接层(`nn.Linear`)作为模型的一部分。
`nn.Linear`是PyTorch中的线性层,它将输入张量与权重矩阵相乘,并加上一个可选的偏置项。它的函数签名如下:
```python
nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)
```
参数说明:
- `in_features`:输入特征的大小,也就是输入张量的维度。
- `out_features`:输出特征的大小,也就是输出张量的维度。
- `bias`:是否使用偏置项,默认为`True`。
在给定的代码中,`in_dim`表示输入特征的大小,`num_heads * out_dim`表示输出特征的大小,`bias=False`表示不使用偏置项。这行代码创建了一个全连接层,输入大小为`in_dim`,输出大小为`num_heads * out_dim`,并且没有偏置项。该全连接层被赋值给`self.fc`属性,以便在模型中进行后续使用。
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