Upcast cross attention layer to float32
时间: 2023-08-28 13:04:39 浏览: 54
可以使用以下代码将 Upcast cross attention layer 转换为 float32 数据类型:
```
import tensorflow as tf
class UpcastCrossAttention(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
self.w1 = self.add_weight(name='w1', shape=(input_shape[-1], input_shape[-1]), initializer='random_normal', trainable=True, dtype=tf.float32)
def call(self, inputs):
x = inputs[0]
y = inputs[1]
x = tf.cast(x, dtype=tf.float32)
y = tf.cast(y, dtype=tf.float32)
z = tf.matmul(x, self.w1)
w = tf.matmul(z, y, transpose_b=True)
return w
```
在 `call` 方法中,我们首先将输入张量 `x` 和 `y` 转换为 float32 数据类型,然后执行矩阵乘法运算。同时,在 `build` 方法中,我们使用 `dtype=tf.float32` 将权重张量 `w1` 初始化为 float32 类型。