import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_heads, 0.5) attention.eval() MultiHeadAttention( (attention): DotProductAttention( (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False) ) (W_q): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_k): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_v): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_o): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) ) batch_size, num_queries, valid_lens = 2, 4, torch.tensor([3, 2]) X = torch.ones((batch_size, num_queries, num_hiddens)) attention(X, X, X, valid_lens).shape torch.Size([2, 4, 100])

时间: 2024-04-14 11:32:04 浏览: 103
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d2l-0.15.1-py3-none-any【d2l工具包-人工智能】

这段代码演示了使用之前定义的多头注意力机制 `MultiHeadAttention` 进行前向传播计算的例子。 首先，定义了隐藏层大小 `num_hiddens` 和头数 `num_heads`。然后，创建了一个 `MultiHeadAttention` 实例 `attention`，并传入相应的参数来初始化。 接下来，调用 `eval()` 方法将模型设为评估模式。然后，创建了一个输入张量 `X`，形状为 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)`，其中 `batch_size` 表示批量大小，`num_queries` 表示查询序列的长度，`num_hiddens` 表示隐藏层大小。这里使用了全1的张量作为示例输入。 接着，调用 `attention` 实例进行前向传播计算，并传入输入张量 `X`、自身作为查询、自身作为键和值、以及有效长度 `valid_lens`。最后，输出了计算结果的形状，即 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)`。 可以看到，输出的形状与输入形状相同，说明多头注意力机制成功地对输入序列进行了处理，并得到了相应的输出。
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import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens,num_hiddens, num_heads, 0.5) attention.eval() MultiHeadAttention( (attention): DotProductAttention( (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False) ) (W_q): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_k): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_v): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_o): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) ) batch_size, num_queries, num_kvpairs, valid_lens = 2, 4, 6, torch.tensor([3, 2]) X = torch.ones((batch_size, num_queries, num_hiddens)) # query（2，4，100） Y = torch.ones((batch_size, num_kvpairs, num_hiddens)) # key和value （2，6，100） output = attention(X, Y, Y, valid_lens) # 输出大小与输入的query的大小相同 output.shape torch.Size([2, 4, 100])

首先，定义了隐藏层大小 num_hiddens 和头数 num_heads。然后，创建了一个 MultiHeadAttention 实例 attention，并传入相应的参数来初始化。 接下来，调用 eval() 方法将模型设为评估模式。然后，创建了...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

这段代码实现了多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块。多头注意力机制是用于处理序列数据的深度学习模型中常的组件，它可以并行地对输入序列进行不同位置的关注。 在这段代码中，MultiHeadAttention 类...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class TransformerEncoder(d2l.Encoder): """Transformer编码器""" def __init__(self, vocab_size, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout, use_bias=False, **kwargs): super(TransformerEncoder, self).__init__(**kwargs) self.num_hiddens = num_hiddens self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens) self.pos_encoding = d2l.PositionalEncoding(num_hiddens, dropout) self.blks = nn.Sequential() for i in range(num_layers): self.blks.add_module("block"+str(i), EncoderBlock(key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias)) def forward(self, X, valid_lens, *args): # 因为位置编码值在-1和1之间， # 因此嵌入值乘以嵌入维度的平方根进行缩放， # 然后再与位置编码相加。 X = self.pos_encoding(self.embedding(X) * math.sqrt(self.num_hiddens)) self.attention_weights = [None] * len(self.blks) for i, blk in enumerate(self.blks): X = blk(X, valid_lens) self.attention_weights[ i] = blk.attention.attention.attention_weights return X X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

这段代码定义了一个Transformer编码器（TransformerEncoder）的类，它继承自d2l.Encoder。该编码器包含了嵌入层（Embedding）、位置编码层（PositionalEncoding）和多个EncoderBlock组成的序列。 在初始化方法中，...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class EncoderBlock(nn.Module): """Transformer编码器块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens,norm_shape, ffn_num_input, ffn_ num_hiddens, num_heads,dropout, use_bias=False, **kwargs): super(EncoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.attention = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN( ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, valid_lens): Y = self.addnorm1(X, self.attention(X, X, X, valid_lens)) return self.addnorm2(Y, self.ffn(Y)) X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

在初始化方法中，首先创建了一个多头注意力的实例self.attention，然后创建了两个AddNorm实例self.addnorm1和self.addnorm2，分别用于在注意力和前馈网络之后进行残差连接与层规范化。最后创建了一个PositionWiseFFN...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段，输出序列的所有词元都在同一时间处理， # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段，输出序列是通过词元一个接着一个解码的， # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器－解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

在初始化方法中，首先创建了两个多头注意力实例self.attention1和self.attention2，然后创建了三个AddNorm实例self.addnorm1、self.addnorm2和self.addnorm3，分别用于在注意力和前馈网络之后进行残差连接与层规范化...

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads，然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起，经过一次线性变换输出。其中，_nor_fact 是一个归一化...

num_hiddens, num_layers, dropout, batch_size, num_steps = 32, 2, 0.1, 64, 10 lr, num_epochs, device = 0.005, 200, d2l.try_gpu() ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads = 32, 64, 4 key_size, query_size, value_size = 32, 32, 32 norm_shape = [32] train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps) encoder = TransformerEncoder(len(src_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) decoder = TransformerDecoder( len(tgt_vocab), key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, num_layers, dropout) net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder) d2l.train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device) loss 0.032, 5679.3 tokens/sec on cuda:0 engs = [’go .’, "i lost .", ’he\’s calm .’, ’i\’m home .’] fras = [’va !’, ’j\’ai perdu .’, ’il est calme .’, ’je suis chez moi .’] for eng, fra in zip(engs, fras): translation, dec_attention_weight_seq = d2l.predict_seq2seq(net, eng, src_vocab, tgt_vocab, num_ steps, device, True) print(f’{eng} => {translation}, ’,f’bleu {d2l.bleu(translation, fra, k=2):.3f}’) go . => va !, bleu 1.000 i lost . => j’ai perdu ., bleu 1.000 he’s calm . => il est calme ., bleu 1.000 i’m home . => je suis chez moi ., bleu 1.000 enc_attention_weights = torch.cat(net.encoder.attention_weights, 0).reshape((num_layers, num_heads, -1, num_steps)) enc_attention_weights.shape torch.Size([2, 4, 10, 10])

这段代码是一个使用Transformer模型进行机器翻译的示例。首先，定义了一些超参数，例如隐藏层数量、层数、dropout率、批量大小等。然后，加载数据集并构建编码器和解码器的Transformer模型。接着，使用训练数据对...

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

- num_heads：表示attention头的数量。 输入的维度是： - Q, K, V：三个输入张量的维度都为 [batch_size, seq_length, d_model]，其中batch_size代表batch的大小，seq_length代表输入序列的长度，d_model代表输入...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop...

import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np from utils import * from Network import * %matplotlib notebook import matplotlib.pyplot as plt #hyperparams enc_seq_len = 6 dec_seq_len = 2 output_sequence_length = 1 dim_val = 10 dim_attn = 5 lr = 0.002 epochs = 20 n_heads = 3 n_decoder_layers = 3 n_encoder_layers = 3 batch_size = 15 #init network and optimizer t = Transformer(dim_val, dim_attn, 1,dec_seq_len, output_sequence_length, n_decoder_layers, n_encoder_layers, n_heads) optimizer = torch.optim.Adam(t.parameters(), lr=lr) #keep track of loss for graph losses = []

首先，导入了所需的包和模块，如torch、torch.nn、numpy等。此外，还导入了一些自定义的工具函数和网络模型。 接下来，设置了一些超参数，如编码序列长度（enc_seq_len）、解码序列长度（dec_seq_len）、...

注意力机制self.space_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) self.channel_attention = nn.Sequential( nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=3, padding=1, bias=True), nn.BatchNorm2d(512), nn.ReLU(inplace=True) ) out_c1 = nn.AdaptiveMaxPool2d((1, 1))(x4_0) out_c1 = self.sigmoid(out_c1) channel_feature = x4_0 * out_c1 channel_att = self.channel_attention(channel_feature) x = x4_0 + channel_att out_s1 = torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1) out_s1 = self.sigmoid(out_s1) space_feature = x * out_s1 space_att = self.space_attention(space_feature) x = x + space_att 想在网络中换成self.attention = BiLevelRoutingAttention(dim=512, n_win=7, num_heads=8, qk_dim=None, qk_scale=None, kv_per_win=4, kv_downsample_ratio=4, kv_downsample_kernel=None, kv_downsample_mode='identity', topk=4, param_attention="qkvo", param_routing=False, diff_routing=False, soft_routing=False, side_dwconv=3, auto_pad=True)之后代码怎么写啊

from attention import BiLevelRoutingAttention class YourNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(YourNetwork, self).__init__() self.attention = BiLevelRoutingAttention(dim=512, n_win=7, num_...

解释class GraphMLPEncoder(FairseqEncoder): def __init__(self, args): super().__init__(dictionary=None) self.max_nodes = args.max_nodes self.emb_dim = args.encoder_embed_dim self.num_layer = args.encoder_layers self.num_classes = args.num_classes self.atom_encoder = GraphNodeFeature( num_heads=1, num_atoms=512*9, num_in_degree=512, num_out_degree=512, hidden_dim=self.emb_dim, n_layers=self.num_layer, ) self.linear = torch.nn.ModuleList() self.batch_norms = torch.nn.ModuleList() for layer in range(self.num_layer): self.linear.append(torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.emb_dim)) self.batch_norms.append(torch.nn.BatchNorm1d(self.emb_dim)) self.graph_pred_linear = torch.nn.Linear(self.emb_dim, self.num_classes)

它具有一些参数，如头数（num_heads）、原子数（num_atoms）、入度数（num_in_degree）、出度数（num_out_degree）、隐藏维度（hidden_dim）和层数（n_layers）。 然后，它创建了两个列表：linear和batch_norms。...

class SelfAttention(nn.Module): def init(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).init() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output class DenseAttentionLayer(nn.Module): def init(self, input_size, return_alphas=True, name=None, num_heads=1): super(DenseAttentionLayer, self).init() self.return_alphas = return_alphas self.name = name self.num_heads = num_heads # If input comes with a hidden dimension (e.g. 5 features per gene) # print("len(input_size): ",len(input_size)) # 2 if len(input_size) == 3: self.feature_collapse = nn.Linear(input_size[-1], 1) input_size = (input_size[0], input_size[1]) self.attention = SelfAttention(input_size=1, num_heads=1) def forward(self, inputs): print("inputs.shape: ",inputs.shape) # torch.Size([128, 706]) output = self.attention(inputs) if self.return_alphas: alphas = F.softmax(output, dim=1) return torch.mul(inputs, alphas), alphas else: return output 对于上述代码其中numheads=1 headsize=1

这段代码实现了一个自注意力层（Self-Attention Layer）和一个稠密注意力层（Dense Attention Layer）。 在自注意力层中，输入被划分为多个头（num_heads），每个头的大小为head_size。然后，通过三个线性层（query...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).__init__() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output 解释一下代码 其中num_heads=1

这段代码定义了一个自注意力模块（Self-Attention），用于在神经网络中实现自注意力机制。自注意力机制在自然语言处理领域非常常见，它可以根据当前输入中的关键词来动态地调整权重，使得模型可以更好地捕捉句子中的...

dec_attention_weights_2d = [head[0].tolist() for step in dec_attention_weight_seq for attn in step for blk in attn for head in blk] dec_attention_weights_filled = torch.tensor(pd.DataFrame(dec_attention_weights_2d).fillna(0.0).values) dec_attention_weights = dec_attention_weights_filled.reshape((-1, 2, num_layers, num_heads, num_steps) ) dec_self_attention_weights, dec_inter_attention_weights = \ dec_attention_weights.permute(1, 2, 3, 0, 4) dec_self_attention_weights.shape, dec_inter_attention_weights.shape (torch.Size([2, 4, 6, 10]), torch.Size([2, 4, 6, 10]))

最后，打印出解码器自注意力权重和解码器交叉注意力权重的形状，分别为(torch.Size([2, 4, 6, 10]))和(torch.Size([2, 4, 6, 10]))。其中，2表示两个隐藏层，4表示四个注意力头部，6表示序列长度（解码器输入序列...

x, _ = F.multi_head_attention_forward( query=x, key=x, value=x, embed_dim_to_check=x.shape[-1], num_heads=self.num_heads, q_proj_weight=self.q_proj.weight, k_proj_weight=self.k_proj.weight, v_proj_weight=self.v_proj.weight, in_proj_weight=None, in_proj_bias=torch.cat([self.q_proj.bias, self.k_proj.bias, self.v_proj.bias]), bias_k=None, bias_v=None, add_zero_attn=False, dropout_p=0, out_proj_weight=self.c_proj.weight, out_proj_bias=self.c_proj.bias, use_separate_proj_weight=True, training=self.training, need_weights=False )

这段代码是一个多头注意力机制的前向传播实现，输入的是查询（query）、键（key）和值（value）的张量x，以及一些权重参数和超参数。在多头注意力机制中，将x分别进行线性变换并分成多个头，然后对每个头进行单独的...

def __init__(self, dim, window_size, num_heads, qkv_bias=True, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.): super().__init__() self.dim = dim self.window_size = window_size # Wh, Ww self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 # define a parameter table of relative position bias self.relative_position_bias_table = nn.Parameter( torch.zeros((2 * window_size[0] - 1) * (2 * window_size[1] - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH

其中，dim表示输入特征的维度，window_size表示窗口大小，num_heads表示注意力头的数量。qkv_bias、qk_scale、attn_drop和proj_drop则是一些可选的超参数。具体来说，该初始化方法定义了一个相对位置偏差参数表，其...

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