torch.sum(attmap_hat,dim=-1).unsqueeze(1)
时间: 2024-04-01 10:37:38 浏览: 24
这是一个PyTorch中的张量操作函数,它的作用是将张量attmap_hat在dim=-1的维度上进行求和,并在维度1上增加一个新的维度。具体来说,如果attmap_hat的形状为(batch_size, num_heads, seq_len, seq_len),那么执行torch.sum(attmap_hat, dim=-1)将在dim=-1的维度上进行求和,得到形状为(batch_size, num_heads, seq_len)的张量。接着,unsqueeze(1)函数将在维度1上增加一个新的维度,得到形状为(batch_size, 1, num_heads, seq_len)的张量。这个操作通常用于计算多头注意力机制中的注意力分数,在这个例子中,它可能是为了得到每个头的注意力分布,并将它们组合成一个(batch_size, num_heads, seq_len)形状的张量。
相关问题
attmap = torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)
这是一个PyTorch中的张量操作函数,它的作用是将张量attmap在dim=1的维度上进行求和,并保持维度数不变。具体来说,如果attmap的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size),那么执行torch.sum(attmap, dim=1, keepdim=True)后,attmap的形状将变成(batch_size, 1, hidden_size)。这个函数在深度学习中常用于计算注意力机制中的权重分布,其中dim=1对应于输入序列的长度维度,可以通过在该维度上求和来获得每个时间步的权重值。keepdim=True参数表示保持原始张量的维度数不变,以便后续操作可以正确执行。
torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码
torch.nn.Softmax(dim=-1)对应的tensorflow代码如下:
```python
import tensorflow as tf
# 假设input是一个形状为[batch_size, num_classes]的张量
input = ...
# 在最后一个维度上应用softmax函数
output = tf.nn.softmax(input, axis=-1)
```
其中,`input`是形状为`[batch_size, num_classes]`的张量,`axis=-1`表示在最后一个维度上应用softmax函数。在tensorflow中,`tf.nn.softmax`函数的第二个参数`axis`指定了在哪个维度上应用softmax函数。如果`axis=-1`,表示在最后一个维度上应用softmax函数,即对每个样本的每个类别分数进行softmax归一化。
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