能解析一下这段代码吗:qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4)
时间: 2024-05-20 10:10:17 浏览: 240
这行代码的作用是将输入数据x通过一个qkv层后得到的结果进行重构,并按照一定顺序进行维度转换,最终得到四维的张量,其中B表示batch size,N表示序列长度,C表示通道数,self.num_heads表示分头数。具体来说,该行代码首先通过self.qkv(x)得到一个形状为(B,N,3C)的张量,然后使用reshape函数将其重构为(B,N,3,self.num_heads,C//self.num_heads)的形状。接着,使用permute函数按照指定的维度顺序将其转换成(3,B,self.num_heads,N,C//self.num_heads)的形状。最终张量中的三个维度分别对应query,key,value三个向量的数据。
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详细解释一下这段代码 def _forward(self, x): b, c, *spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) qkv = self.qkv(self.norm(x)) h = self.attention(qkv) h = self.proj_out(h) return (x + h).reshape(b, c, *spatial)
这段代码是一个神经网络中的前向传播函数,主要作用是将输入的张量 x 进行一系列操作后输出。具体来说,它首先将 x 的形状进行变换,将其转化为一个二维的张量,然后通过一个全连接层 qkv 对其进行处理,再通过一个注意力机制层 attention 进行加权处理,最后通过一个投影层 proj_out 将结果映射回原来的维度。最终输出的张量形状与输入的张量形状相同。
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
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。