.view(batch_size, -1, self.head, self.d_k).transpose(1, 2) 可不可以直接将1维设置成self.head
时间: 2024-03-13 20:43:47 浏览: 94
可以的。这里的操作是将输入张量的第二维按照 self.head 和 self.d_k 进行拆分,并将结果按照指定的顺序进行转置。如果你将第二维设置为 self.head,就不需要再进行拆分和转置操作了。修改后的代码如下:
```
x = x.view(batch_size, self.head, -1, self.d_k).transpose(1, 2)
```
相关问题
x = x.transpose(1, 2).contiguous() \ .view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)
这行代码中,x是一个形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)的张量,transpose(1, 2)表示将第1维和第2维交换,即将hidden_size和seq_len交换,contiguous()表示使张量在内存中连续存储,避免出现不连续的情况。接着,view(nbatches, -1, self.h * self.d_k)将张量reshape成(batch_size, num_heads, seq_len, head_size)的形状,其中num_heads=self.h,head_size=self.d_k。这个操作的目的是将多头注意力机制中的多个头拆分成单独的维度,便于后续计算。
class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: (batch_size,n_nodes,input_dim) :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put
这是一个PyTorch的神经网络模型定义,其中定义了一个叫做MHAlayer的模块。这个模块实现了Multi-Head Attention机制,用于文本序列处理中的Attention机制。具体来说,这个模块输入了三个张量:state_t,context和mask,其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量,context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量,mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量,表示需要进行Attention的节点。在模块中,首先用线性层将state_t和context分别映射到hidden_dim维的向量,并将输入的维度变为(batch_size, n_heads, hidden_dim),然后计算查询向量Q,键向量K和值向量V,并将它们都分成n_heads份。接下来,计算对应的Attention得分compatibility,并根据mask将需要Attention的节点的得分设置为负无穷。然后对得分进行softmax归一化,并加权求和得到Attention的输出。最后再通过一个线性层转换维度,并返回输出。