torch.repeat_interleave( valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0)
时间: 2023-07-15 22:14:13 浏览: 52
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。
相关问题
valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1])
这段代码的作用是将valid_lens这个一维张量(tensor)沿着指定的维度重复shape[1]次,生成一个新的一维张量。这里可能需要提一下repeat_interleave函数的使用方法。
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)
返回值:
- 返回一个新的张量,其指定维度上的元素被重复repeats次。
在这段代码中,valid_lens是一个一维张量,而shape[1]是一个整数,所以这个函数将valid_lens沿着第0维(也就是唯一的一维)重复shape[1]次,生成一个新的一维张量。这个操作通常用于将一个一维张量扩展为和另一个多维张量(tensor)相同的形状,以便进行运算。
torch.repeat_interleave(
torch.repeat_interleave()函数是PyTorch中的一个函数,用于将输入张量中的元素重复指定次数。函数的原型为torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None),其中input是输入张量,repeats是每个元素的重复次数,dim是需要重复的维度,默认情况下dim=None,表示将输入张量展平为向量,然后将每个元素重复repeats次,并返回重复后的张量。\[1\]
举例说明:
```
x = torch.tensor(\[1, 2, 3\])
x.repeat_interleave(2)
# 输出: tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3\])
y = torch.tensor(\[\[1, 2\], \[3, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, 2)
# 输出: tensor(\[1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4\])
torch.repeat_interleave(y, 3, dim=0)
# 输出: tensor(\[\[1, 2\], \[1, 2\], \[1, 2\], \[3, 4\], \[3, 4\], \[3, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, 3, dim=1)
# 输出: tensor(\[\[1, 1, 1, 2, 2, 2\], \[3, 3, 3, 4, 4, 4\]\])
torch.repeat_interleave(y, torch.tensor(\[1, 2\]), dim=0)
# 输出: tensor(\[\[1, 2\], \[3, 4\], \[3, 4\]\])
```
以上是一些使用torch.repeat_interleave()函数的示例,可以根据需要指定重复次数和重复的维度来实现不同的重复操作。\[2\]
注意:在传入多维张量时,函数会默认将其展平为向量进行重复操作。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch中torch.repeat_interleave()函数解析](https://blog.csdn.net/flyingluohaipeng/article/details/125039411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [torch.repeat_interleave()函数详解](https://blog.csdn.net/weixin_43823669/article/details/126283277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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