nn.MultiheadAttention
时间: 2023-09-18 13:07:49 浏览: 83
pytorch有没有什么函数可以将输入序列转换为查询向量,键向量和值向量?
nn.MultiheadAttention是PyTorch中的一个模块,它实现了多头自注意力机制。在自然语言处理(NLP)中,自注意力机制是一种用于处理序列数据的技术,它能够捕捉到输入序列中不同位置之间的依赖关系,并且能够在不同的层次上进行抽象。
在nn.MultiheadAttention中,输入是一个三维的张量,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size),其中hidden_size是每个时间步的向量维度。MultiheadAttention将输入张量拆分成多个头,在每个头上执行自注意力计算,最后将所有头的输出进行拼接和线性变换得到最终的输出。MultiheadAttention的输出形状与输入相同。
nn.MultiheadAttention的构造函数需要指定以下参数:
- embed_dim:输入张量的最后一个维度的大小
- num_heads:头的数量
- dropout:可选的dropout概率
除此之外,nn.MultiheadAttention还有一个重要的方法forward,它接受一个输入张量和一个可选的key张量和value张量,并返回该层的输出张量。在自然语言处理任务中,通常使用相同的输入张量作为key和value。
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