torch.repeat_interleave( valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0)

时间: 2023-07-15 20:14:13 浏览: 175
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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这行代码的作用是将 valid_lens 在 dim=0 的维度上重复 self.num_heads 遍，使其变成一个形状为 (self.num_heads * batch_size,) 的向量。 在 Transformer 中，每个输入序列都需要经过多头注意力机制进行处理，而每个头都会输出一个长度为 batch_size 的向量，因此需要将 valid_lens 进行重复来匹配每个头的输出。这样做的目的是为了在计算注意力得分时，将所有头的得分合并到一个矩阵中，从而方便进行后续的矩阵乘法运算。
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torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

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valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1])

repeat_interleave(input, repeats, dim=None) 参数： - input：输入的张量（tensor）。 - repeats：重复的次数，可以是整数或一维张量（tensor）。 - dim：要重复的维度（如果不指定，则默认将整个张量重复） ...

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads，然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起，经过一次线性变换输出。其中，_nor_fact 是一个归一化...

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

需要注意的是，在计算过程中，如果提供了有效长度 valid_lens，则将其在维度0上进行复制以适应多头注意力机制的并行计算。 这段代码使用了 PyTorch 框架和 d2l 库来实现多头注意力机制。具体实现细节可以参考 d2l...

torch.repeat_interleave

torch.repeat_interleave(tensor, repeats, dim=0) 是 PyTorch 中的一个函数，它可以将 tensor 重复指定次数并在指定维度上交错排列。 参数： - tensor (Tensor) – 要重复的张量。 - repeats (int 或 List[int]) ...

class GAT(nn.Module): def __init__(self, in_dim, out_dim, num_heads): super(GAT, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.attentions = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, out_dim) for _ in range(num_heads)]) self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) for att in self.attentions], dim=1) alpha = F.softmax(torch.matmul(x, x.transpose(1, 2)) / self.num_heads, dim=-1) alpha = torch.where(alpha>0, alpha, torch.zeros_like(alpha)) # alpha = torch.where(adj.unsqueeze(-1).bool(), alpha, torch.zeros_like(alpha)) alpha = alpha / alpha.sum(dim=-2, keepdim=True) out = torch.matmul(alpha, x).squeeze(1) out = F.elu(self.out_att(out)) return out 这段代码中out的形状为（192，512），而self.out_att只能接受（128，512）的输入，这段代码应该怎么调整呢。我尝试在self部分增加一个线性全连接层linear（512，128），但是报错缺少必要的位置参数，我应该怎么办呢。这是pytorch版本

self.out_att = nn.Linear(in_dim*num_heads, out_dim) self.linear = nn.Linear(512, 128) # 新增的全连接层 def forward(self, x, adj): x = x.unsqueeze(1) x = x.transpose(2,0) x = torch.cat([att(x) ...

torch.repeat 和 torch.repeat_

具体来说，torch.repeat(dim, repeats)函数会将张量在指定维度上重复指定次数，返回一个新的张量。其中，dim参数表示需要重复的维度，repeats参数表示需要重复的次数。例如，a.repeat(2, dim=0)表示将a在第0维上重复...

import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class DecoderBlock(nn.Module): """解码器中第i个块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens, norm_shape, ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_heads, dropout, i, **kwargs): super(DecoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.i = i self.attention1 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.attention2 = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN(ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm3 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, state): enc_outputs, enc_valid_lens = state[0], state[1] # 训练阶段，输出序列的所有词元都在同一时间处理， # 因此state[2][self.i]初始化为None。 # 预测阶段，输出序列是通过词元一个接着一个解码的， # 因此state[2][self.i]包含着直到当前时间步第i个块解码的输出表示 if state[2][self.i] is None: key_values = X else: key_values = torch.cat((state[2][self.i], X), axis=1) state[2][self.i] = key_values if self.training: batch_size, num_steps, _ = X.shape # dec_valid_lens的开头:(batch_size,num_steps), # 其中每一行是[1,2,...,num_steps] dec_valid_lens = torch.arange( 1, num_steps + 1, device=X.device).repeat(batch_size, 1) else: dec_valid_lens = None # 自注意力 X2 = self.attention1(X, key_values, key_values, dec_valid_lens) Y = self.addnorm1(X, X2) # 编码器－解码器注意力。 # enc_outputs的开头:(batch_size,num_steps,num_hiddens) Y2 = self.attention2(Y, enc_outputs, enc_outputs, enc_valid_lens) Z = self.addnorm2(Y, Y2) return self.addnorm3(Z, self.ffn(Z)), state decoder_blk = DecoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5, 0) decoder_blk.eval() X = torch.ones((2, 100, 24)) state = [encoder_blk(X, valid_lens), valid_lens, [None]] decoder_blk(X, state)[0].shape torch.Size([2, 100, 24])

在初始化方法中，首先创建了两个多头注意力实例self.attention1和self.attention2，然后创建了三个AddNorm实例self.addnorm1、self.addnorm2和self.addnorm3，分别用于在注意力和前馈网络之后进行残差连接与层规范化...
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import math import pandas as pd import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l class EncoderBlock(nn.Module): """Transformer编码器块""" def __init__(self, key_size, query_size, value_size, num_hiddens,norm_shape, ffn_num_input, ffn_ num_hiddens, num_heads,dropout, use_bias=False, **kwargs): super(EncoderBlock, self).__init__(**kwargs) self.attention = d2l.MultiHeadAttention( key_size, query_size, value_size, num_hiddens, num_heads, dropout, use_bias) self.addnorm1 = AddNorm(norm_shape, dropout) self.ffn = PositionWiseFFN( ffn_num_input, ffn_num_hiddens, num_hiddens) self.addnorm2 = AddNorm(norm_shape, dropout) def forward(self, X, valid_lens): Y = self.addnorm1(X, self.attention(X, X, X, valid_lens)) return self.addnorm2(Y, self.ffn(Y)) X = torch.ones((2, 100, 24)) valid_lens = torch.tensor([3, 2]) encoder_blk = EncoderBlock(24, 24, 24, 24, [100, 24], 24, 48, 8, 0.5) encoder_blk.eval() encoder_blk(X, valid_lens).shape torch.Size([2, 100, 24])

在前向传播方法中，输入张量X和有效长度valid_lens被输入到多头注意力中进行自注意力计算，并通过残差连接与层规范化进行处理。然后将处理后的张量输入到基于位置的前馈网络中，再次通过残差连接与层规范化进行处理...

repeat_interleave

函数的原型为torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None)。其中，input是输入的Tensor，repeats是每个元素重复的次数，dim是指定重复的维度。这个函数的功能是根据指定的重复次数和维度对输入的Tensor进行...
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torch.repeat_interleave() 是 PyTorch 中的一个...repeated_tensor_dim_0 = torch.repeat_interleave(tensor, repeats=[1, 2], dim=0) print(repeated_tensor_dim_0) # 输出: [[1, 2], [1, 2], [3, 4], [3, 4]]
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