def masked_softmax(X, valid_lens): if valid_lens is None: return nn.functional.softmax(X,dim=-1) else: shape = X.shape if valid_lens.dim() == 1: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1]) else: valid_lens = valid_lens.reshape(-1) X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens, value=-1e6) return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)
时间: 2023-11-26 10:06:21 浏览: 38
这是一个 PyTorch 中的函数 `masked_softmax`,它实现了 softmax 操作并考虑了有效长度(有效长度指的是在一个 batch 中,每个序列的真实长度,可能由于 padding 的存在而不同)。具体地,该函数的输入为一个形状为 `(batch_size, seq_len, n_classes)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 或 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `valid_lens`。如果 `valid_lens` 是 `None`,则表示所有序列都是有效的,直接对 `X` 进行 softmax 操作;否则,将 `valid_lens` 扩展为 `(batch_size, seq_len)` 的形状(如果原来就是这个形状则不变),并使用 `d2l.sequence_mask` 函数将超过有效长度部分的值设置为一个极大的负数,然后再对处理后的张量进行 softmax 操作。
其中,`d2l.sequence_mask` 函数实现了对一个张量中超过有效长度部分的值进行掩码的功能。具体地,对于一个形状为 `(batch_size, seq_len)` 的张量 `X` 和一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `valid_lens`,`d2l.sequence_mask(X, valid_lens, value=0)` 返回一个形状和 `X` 相同的张量,其中超过 `valid_lens` 的列的值都被设置为 `value`(默认为 0)。
相关问题
这段代码有什么错误def forward(self,x): num_nodes = x.size(1) # sub_graph size batch_size = x.size(0) W = torch.cat([self.W] * batch_size, dim=0) representation = torch.matmul(x, W) r_sum = torch.sum(representation, dim=-1, keepdim=False) b = torch.zeros([batch_size, num_nodes]) b = Variable(b) one = torch.ones_like(r_sum) zero = torch.zeros_like(r_sum) label = torch.clone(r_sum) label = torch.where(label == 0, one, zero) b.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) num_iterations = 3 for i in range(num_iterations): c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1) weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1) representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation) representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1) representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1) representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf')) b = representation_similarity return representation_global.squeeze(dim=1)
这段代码中存在一个错误。在for循环中,代码更新了变量b,但是在更新后没有再次进行softmax操作,导致后续的计算结果不正确。因此,需要在for循环中,在更新b后再次进行softmax操作,如下所示:
```
for i in range(num_iterations):
c = torch.nn.functional.softmax(b, dim=-1)
weight_coeff = c.unsqueeze(dim=1)
representation_global = torch.matmul(weight_coeff, representation)
representation_global_all = torch.cat([representation_global] * num_nodes, dim=1)
representation_similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(representation, representation_global_all, dim=-1)
representation_similarity.data.masked_fill_(label.bool(), -float('inf'))
b = torch.nn.functional.softmax(representation_similarity, dim=-1) # 进行softmax操作
```
这样修改后,该段代码的功能应该能够正常运行。
这是一个crossattention模块:class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?
要从CrossAttention模块中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化,可以按照以下步骤进行:
1. 首先,导入所需的库:
```python
import torch
from PIL import Image
import gradio as gr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 定义CrossAttention模块的网络结构及参数:
```python
# 在上述代码之前添加
from torch import nn
from einops import rearrange, repeat, reduce
# 定义CrossAttention模块
class CrossAttention(nn.Module):
...
```
3. 定义函数来生成注意力热力图:
```python
def generate_attention_map(model, x):
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 将输入张量转换为PyTorch张量
x = torch.from_numpy(x).unsqueeze(0)
# 使用模型进行前向传播
with torch.no_grad():
attention_map = model(x)
# 将注意力热力图从PyTorch张量转换为NumPy数组
attention_map = attention_map.squeeze(0).numpy()
return attention_map
```
4. 定义函数来可视化注意力热力图:
```python
def visualize_attention_map(attention_map):
# 使用Matplotlib库绘制热力图
plt.imshow(attention_map, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.axis('off')
plt.show()
```
5. 定义Gradio界面和回调函数:
```python
def gradio_interface(model):
def inference(input_image):
# 将输入图像转换为NumPy数组
input_image = input_image.astype(np.float32) / 255.0
# 生成注意力热力图
attention_map = generate_attention_map(model, input_image)
# 可视化注意力热力图
visualize_attention_map(attention_map)
# 定义输入界面,类型为图像
input_interface = gr.inputs.Image()
# 定义输出界面,类型为无
output_interface = gr.outputs.Textbox()
# 创建Gradio界面
gr.Interface(fn=inference, inputs=input_interface, outputs=output_interface).launch()
# 加载预训练的CrossAttention模型
model = CrossAttention(query_dim=..., context_dim=..., heads=..., dim_head=...)
# 启动Gradio界面
gradio_interface(model)
```
请确保在代码中替换`query_dim`、`context_dim`、`heads`和`dim_head`的值为你模型的实际参数。然后,运行代码并访问Gradio界面,上传图像后即可看到生成的注意力热力图。
注意:以上代码仅为示例,具体实现可能因模型结构和需求而有所不同。你可能需要根据你的具体情况进行适当的修改。