多头自注意力的计算复杂度为什么是4hwC2 + 2(hw) 2C
时间: 2024-06-02 11:11:55 浏览: 9
多头自注意力的计算复杂度是4hwC2 + 2(hw)2C,其中h代表头数,w代表序列长度,C代表每个词向量的维度。
这个计算复杂度来自于多头自注意力机制的计算流程。具体来说,多头自注意力机制可以分为三个步骤:1)计算Q、K、V矩阵;2)计算注意力得分;3)计算输出向量。
第一步,对于每个头,需要计算出三个矩阵Q、K、V,每个矩阵的形状都是hwC。因此,这个步骤的计算复杂度是3hwC。
第二步,对于每个头,需要计算出注意力得分,也就是对于每个位置i,计算出它和其他位置j的相似度,得到一个注意力得分aij。由于注意力得分的计算包括了两个hwC的矩阵相乘,所以这个步骤的计算复杂度是2(hw)2C。
第三步,对于每个头,需要将注意力得分和V矩阵相乘,并将结果拼接起来得到输出向量。这个步骤的计算复杂度是hwC。
因为要对每个头分别进行这三个步骤,所以总的计算复杂度是3h(hwC) + 2(hw)2C + h(hwC) = 4hwC2 + 2(hw)2C。
相关问题
数据类型是HWC怎么用nn.Conv2d
要使用nn.Conv2d,您需要将输入的数据张量的维度设置为HWC(高度、宽度、通道),而不是PyTorch默认的CHW(通道、高度、宽度)。以下是将HWC数据张量传递给nn.Conv2d的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 将数据维度设置为HWC
input_data = torch.randn(16, 64, 64, 3)
# 创建Conv2d层
conv = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
# 将输入数据传递给Conv2d层
output = conv(input_data.permute(0, 3, 1, 2))
# 恢复默认的CHW维度
output = output.permute(0, 2, 3, 1)
```
在这个示例中,input_data是一个大小为[16, 64, 64, 3]的数据张量,其中16是批次大小,64x64是图像的高度和宽度,3是通道数。我们使用nn.Conv2d创建一个具有32个输出通道的卷积层,并将输入数据传递给该层。注意,在将输入数据传递给Conv2d之前,我们使用`permute`函数将维度从HWC转换为CHW。最后,我们再次使用`permute`函数将输出数据的维度从CHW转换回HWC。
这样,您就可以在具有HWC数据类型的张量上使用nn.Conv2d了。
多头注意力(msa)
多头注意力(MSA)是一种自注意力机制的变体,常用于图像处理任务中。在多头注意力中,假设每个窗口的大小为M×M,通过在M×M的窗口上进行h次自注意力操作,实现了对不同位置的特征的同时处理。因此,多头注意力的计算开销可以通过公式4hwc^2/(2M^2)来表示,其中h表示注意力头的数量,w表示窗口的宽度,c表示输入特征的通道数。多头注意力机制在Swin Transformer等模型中得到了广泛的应用,并且在处理大规模数据时表现出较好的计算效率和性能。与传统的CNN相比,自注意力关注的范围更广,而CNN只关注局部的特征。因此,在一定程度上,本地注意力抛弃了自注意力的优点,并更类似于CNN。尽管本地注意力可以加速计算,但在性能方面可能无法带来明显的改进。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [学习笔记 各种注意力机制 MSA, W-MSA, Local Attention,Stride Attention, ...](https://blog.csdn.net/weixin_43791477/article/details/124903778)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)