A = K.batch_dot(Q_seq, K_seq,V_seq, axes=[3, 3]) / self.size_per_head ** 0.5 TypeError: batch_dot() got multiple values for argument 'axes'
时间: 2024-02-19 22:04:02 浏览: 44
这个错误是因为`batch_dot()`函数只接受一个`axes`参数,但是在这里传递了多个参数。如果想要同时计算查询向量、键向量和值向量的乘积,需要使用`tf.einsum()`函数。
可以尝试修改代码如下:
```
A = tf.einsum('...ij,...kj->...ik', Q_seq, K_seq) / self.size_per_head ** 0.5
O_seq = tf.einsum('...ij,...kj->...ik', A, V_seq)
```
这里,`einsum()`函数的第一个参数是一个字符串,用于描述矩阵的乘法方式。例如,`'...ij,...kj->...ik'`表示对最后两个维度进行乘法,并将结果保存在第一个和最后一个维度上,其余维度保持不变。这里使用`...`表示任意数量的维度。
相关问题
attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1]) 实现了什么
这行代码实现了两个输入张量之间的点积操作。具体来说,它计算了 `input1` 张量的转置和本身之间的矩阵乘法,生成一个大小为 `(batch_size, input1_seq_len, input1_seq_len)` 的张量,表示 `input1` 序列中每个位置对于其他位置的权重。其中,`axes=[2, 2]` 参数指定了需要进行乘积的轴,其中第一个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度(即 `input1_seq_len`),第二个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度(即 `input1_seq_len`)的转置。这个操作通常用于实现自注意力机制(self-attention mechanism)中的注意力权重计算。
attn_weights = Dot(axes=[3, 3])([input1, input1]) 与 attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])的区别
这两个操作的区别在于`axes`参数的不同。
`Dot(axes=[3, 3])([input1, input1])`表示在`input1`的最后两个维度上进行点积运算,即将`input1`的每个样本的最后一个维度与自身的最后一个维度进行点积,得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。
而`Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])`表示在`input1`的第二个维度上进行点积运算,即将`input1`的每个样本的所有维度中的第二个维度(即词向量维度)分别与自身所有样本的第二个维度进行点积,得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。
因此,这两个操作得到的注意力矩阵的形状不同,具体实现取决于模型的需求。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.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)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)