pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)什么意思
时间: 2024-02-23 20:57:43 浏览: 18
这段代码是将位置编码矩阵 pe 中的奇数列(即 1、3、5、... 等列)赋值为 cos(position * div_term),其中 position 是一个形状为 (max_len, 1) 的张量,div_term 是一个形状为 (d_model / 2,) 的张量。这个赋值操作的实质是将每个位置编码向量中奇数下标位置上的值设置为 cos(位置编码 * 权重值),其中位置编码是由 position 张量生成的,权重值是由 div_term 张量生成的。这个操作的目的是为了为每个位置编码中的每个维度分配一个不同的权重值,从而增加模型的表达能力。与上一段代码的区别在于使用了 cos 函数。
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在pytorch中,这句话是什么意思:pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
这句话的意思是在一个二维张量pe中的所有行的每隔一个位置(第1、3、5…列)填写一个cos函数的运算结果。其中,position是形如(1, seq_len)的二维张量,表示序列位置,div_term是一个常量,代表学习或人为定义的缩放因子。
在pytorch中,这句话是什么意思:pe[:, 0::1] = torch.cos(position * div_term)
这句话是将位置编码矩阵中的每行,第0、2、4、6等列用cos函数进行运算,具体的运算方式是将位置乘以一个除数矩阵(div_term),然后再进行cos运算。这个操作在Transformer模型的位置编码中经常使用。