什么是masked多头注意力机制
时间: 2023-09-14 17:06:18 浏览: 56
Masked多头注意力机制是指在Transformer等模型中,在解码器端使用的一种多头注意力机制。在生成序列的过程中,我们需要预测当前位置的下一个词,但是我们不能看到当前位置以后的词,因为这些词还没有生成。为了解决这个问题,我们使用了Masked多头注意力机制。
在Masked多头注意力机制中,我们将当前位置以后的词全部屏蔽掉,这样在解码器端进行多头注意力计算时,就只会考虑当前位置以及当前位置以前的词。这样可以确保模型不会在生成序列时使用未来的信息。
具体来讲,在解码器端,我们首先将当前位置以及当前位置以前的所有词作为查询向量,然后使用注意力机制计算编码器端输出序列中每个位置的注意力得分。但是,我们只需要考虑当前位置以前的位置的注意力得分,因为当前位置以后的词已经被屏蔽掉了。最后,我们将所有注意力得分加权求和,得到解码器端的表示向量。
使用Masked多头注意力机制可以帮助模型在生成序列时只使用已经生成的信息,从而避免了未来信息的泄露,提高了模型的生成准确性。
相关问题
transformer多头注意力机制代码
Transformer多头注意力机制是Transformer模型中的核心组件之一,它通过使用多个注意力头来捕捉输入序列中的不同关系和特征。以下是一个简单的Transformer多头注意力机制的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, d_model, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.num_heads = num_heads
self.d_model = d_model
self.d_k = d_model // num_heads
self.W_Q = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_K = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_V = nn.Linear(d_model, d_model)
self.W_O = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, Q, K, V, mask=None):
batch_size = Q.size(0)
# 线性变换得到Q、K、V
Q = self.W_Q(Q)
K = self.W_K(K)
V = self.W_V(V)
# 将Q、K、V分割成多个头
Q = Q.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
K = K.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
V = V.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
# 计算注意力得分
scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_k).float())
# 对注意力得分进行mask操作
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# 计算注意力权重
attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
# 进行注意力加权求和
attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)
# 将多个头的输出拼接起来
attention_output = attention_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
# 线性变换得到最终的输出
output = self.W_O(attention_output)
return output, attention_weights
```
这段代码实现了一个简单的多头注意力机制,其中`d_model`表示输入和输出的维度,`num_heads`表示注意力头的数量。在`forward`方法中,首先通过线性变换将输入序列Q、K、V映射到指定维度,然后将它们分割成多个头,并计算注意力得分。接着根据mask对注意力得分进行处理,然后计算注意力权重并进行加权求和。最后,将多个头的输出拼接起来,并通过线性变换得到最终的输出。
多头注意力机制代码语音
抱歉,语音回答需要语音合成技术,目前我还没有这个能力。但我可以为你提供多头注意力机制的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, n_heads, d_model, dropout=0.1):
super().__init__()
assert d_model % n_heads == 0
self.n_heads = n_heads
self.d_model = d_model
self.head_dim = d_model // n_heads
self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.out_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
def forward(self, query, key, value, mask=None):
batch_size = query.shape[0]
# Project inputs to multi-head attention space
query = self.q_linear(query)
key = self.k_linear(key)
value = self.v_linear(value)
# Reshape inputs to [batch_size, n_heads, seq_len, head_dim]
query = query.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
key = key.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
value = value.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
# Compute attention scores and apply mask if given
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32))
if mask is not None:
scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
# Apply softmax to get attention probabilities
attn_probs = torch.softmax(scores, dim=-1)
attn_probs = self.dropout(attn_probs)
# Compute weighted sum of values
weighted_sum = torch.matmul(attn_probs, value)
# Reshape and project back to original space
weighted_sum = weighted_sum.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
output = self.out_linear(weighted_sum)
return output, attn_probs
```
这是一个用 PyTorch 实现的多头注意力机制模块,可以用于自然语言处理等任务中。需要注意的是,在使用时需要传入 query、key 和 value 三个输入,并且可以选择传入掩码 mask,以便在计算注意力分数时过滤掉无效的信息。
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