att_maps[:, i, :, :]使用举例
时间: 2023-05-19 21:04:41 浏览: 208
att_maps[:, i, :, :]是一个四维的张量,其中第一个维度表示批次大小,第二个维度表示注意力头的数量,第三个和第四个维度表示注意力矩阵的行和列。使用举例可以是在自然语言处理中,将输入的文本进行分词后,使用多头注意力机制对每个词语进行编码,得到一个注意力矩阵,其中每个头的注意力权重可以通过att_maps[:, i, :, :]来表示。
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att_maps[:, 0, :, :]怎么使用
att_maps[:, 0, :, :]是一个四维的张量,它的第一个维度表示批次大小,第二个维度表示通道数,第三个和第四个维度表示张量的高度和宽度。如果你想使用它,可以使用Python中的切片操作来获取其中的子张量,比如att_maps[0, 0, :, :]表示获取第一批次、第一个通道的所有高度和宽度的子张量。
def forward(self,x): q,k,v = self.w_q(x),self.w_k(x),self.w_v(x) pos_code = torch.cat([self.pos_code.unsqueeze(0) for i in range(x.shape[0])]).to(x.device) if self.pos_bias: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + pos_code else: att_map = torch.matmul(q,k.permute(0,1,3,2)) + torch.matmul(q,pos_code.permute(0,1,3,2)) am_shape = att_map.shape att_map = self.softmax(att_map.view(am_shape[0],am_shape[1],am_shape[2] * am_shape[3])).view(am_shape) return att_map * v
这是一个自注意力机制的前向传播函数,使用PyTorch实现。参数含义如下:
- `x`: 输入张量
- `w_q`: 用于计算查询向量的线性层
- `w_k`: 用于计算键向量的线性层
- `w_v`: 用于计算值向量的线性层
- `pos_code`: 位置编码张量
- `pos_bias`: 是否使用位置偏置
在函数中,首先通过线性层`w_q`、`w_k`和`w_v`分别计算出查询向量`q`、键向量`k`和值向量`v`。然后将位置编码张量`pos_code`复制多份,使得它的形状与`att_map`相同。如果使用了位置偏置,则将`pos_code`加到`att_map`上,否则将`att_map`分别与`q`和`pos_code`相乘再相加。接着使用softmax函数对`att_map`进行归一化处理,得到注意力权重。最后,将注意力权重与值向量`v`相乘,得到自注意力机制的输出。