Attention中的点积用的是torch.bmm函数吗?
时间: 2024-05-31 22:10:35 浏览: 13
点积并不是使用`torch.bmm`函数实现的,而是使用`torch.matmul`函数实现的。在实现多头注意力机制时,需要将多头的注意力矩阵进行拆分,然后对每个头单独进行矩阵乘法和点积操作。`torch.bmm`函数实现的是两个batch的矩阵乘法,而`torch.matmul`函数实现的是普通的矩阵乘法,因此在实现注意力机制时需要使用`torch.matmul`函数。
相关问题
fm = torch.bmm(reduce_x, torch.softmax(attention, dim=1)) RuntimeError: batch1 dim 2 must match batch2 dim 1
这个错误通常是由于输入的矩阵维度不匹配导致的。具体来说,这里的错误是由于 `reduce_x` 的第二个维度与 `attention` 的第一个维度不匹配,导致无法进行矩阵乘法。
你需要检查一下 `reduce_x` 和 `attention` 的大小,并确保它们的维度能够匹配。你可能需要使用 `torch.transpose()` 或 `torch.unsqueeze()` 函数来调整矩阵的维度以匹配它们的形状。
def forward(self, input_question, input_answer): input_question.requires_grad = True question_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_question), requires_grad=True) answer_embed = torch.nn.Parameter(self.embedding(input_answer), requires_grad=True) _, question_hidden = self.encoder(question_embed) answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden) attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1) attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1) context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1) logits = self.decoder(context_vector) return logits
在你的代码中,你已经正确地将`input_question`和`input_answer`设置为需要梯度计算的张量。
然而,在使用`torch.nn.Parameter`时,你不需要再次设置`requires_grad=True`,因为`torch.nn.Parameter`默认会将其设置为True。
另外,在计算attention权重时,你可以使用`torch.softmax`函数来对attention权重进行归一化,而不是使用`torch.sigmoid`。softmax函数将确保所有权重的总和为1。
对于logits的计算,没有发现明显的问题。
总的来说,修改后的代码如下所示:
```python
def forward(self, input_question, input_answer):
question_embed = self.embedding(input_question)
answer_embed = self.embedding(input_answer)
_, question_hidden = self.encoder(question_embed)
answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)
attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)
logits = self.decoder(context_vector)
return logits
```
请确保在使用`loss.backward()`之前,所有需要梯度计算的张量都设置了`requires_grad=True`。如果仍然遇到问题,请检查其他部分的代码是否正确设置了梯度属性。
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