pytorch中Q @ K是什么意思
时间: 2023-10-10 16:10:31 浏览: 51
在PyTorch中,`@`符号表示矩阵乘法(或称为点积运算),对于两个矩阵`A`和`B`,`A @ B`将会返回它们的矩阵乘积。
在SparseAttention中,我们使用了Q、K、V三个线性层来对输入进行变换,然后使用`Q @ K.transpose(-2, -1)`的方式计算注意力权重,其中`Q`、`K`矩阵的乘积是一个`(batch_size, n_heads, seq_len, seq_len)`的矩阵,每个元素对应着一个位置的注意力权重。这个矩阵乘积的计算方式是:对于每个样本,将`Q`和`K`的矩阵乘积计算出来,然后对每个头进行拆分,得到一个`(batch_size, n_heads, seq_len, seq_len)`的矩阵,表示每个位置与其他位置的注意力权重。
相关问题
q_s @ k.transpose(-2, -1)什么意思
`q_s @ k.transpose(-2, -1)`是一个矩阵乘法的计算操作。在这里,`q_s`和`k`都表示张量,`@`是矩阵乘法的运算符,`transpose(-2, -1)`表示对张量进行转置操作。
具体来说,`q_s`代表查询(Q)部分的张量,`k`代表键(K)部分的张量。根据Transformer模型的注意力机制,查询与键进行转置相乘,从而计算查询-键的相似度得分。这个矩阵乘法的结果将用于后续的注意力权重计算。
在PyTorch中,`transpose(-2, -1)`表示将张量的倒数第二维和倒数第一维进行转置(交换位置)。这样做是为了满足矩阵乘法的要求,使得查询和键能够正确地进行相似度计算。
总结起来,`q_s @ k.transpose(-2, -1)`表示查询与键的相似度计算,用于得到注意力权重。
qkv.unbind(0)什么意思
`qkv.unbind(0)`是指在PyTorch中对张量进行操作的方法。在Transformer模型中,输入的查询(Q)、键(K)和值(V)通常是通过线性变换得到的。这些线性变换的结果是一个形状为`(batch_size, num_heads, sequence_length, head_dim)`的四维张量,其中`batch_size`表示批量大小,`num_heads`表示头的数量,`sequence_length`表示序列长度,`head_dim`表示每个头的维度。
`unbind(0)`方法是将张量沿着指定维度进行拆分,返回拆分后的张量列表。在这里,`qkv.unbind(0)`将将`qkv`张量按照维度0(即`batch_size`维度)进行拆分,返回一个由三个张量组成的列表,分别表示拆分后的查询、键和值。
换句话说,`qkv.unbind(0)`的作用是将张量分离为查询、键和值三个部分,以便在后续的操作中使用。
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