x, _ = F.multi_head_attention_forward( query=x, key=x, value=x, embed_dim_to_check=x.shape[-1], num_heads=self.num_heads, q_proj_weight=self.q_proj.weight, k_proj_weight=self.k_proj.weight, v_proj_weight=self.v_proj.weight, in_proj_weight=None, in_proj_bias=torch.cat([self.q_proj.bias, self.k_proj.bias, self.v_proj.bias]), bias_k=None, bias_v=None, add_zero_attn=False, dropout_p=0, out_proj_weight=self.c_proj.weight, out_proj_bias=self.c_proj.bias, use_separate_proj_weight=True, training=self.training, need_weights=False )
时间: 2023-06-19 10:05:56 浏览: 73
这段代码是一个多头注意力机制的前向传播实现,输入的是查询(query)、键(key)和值(value)的张量x,以及一些权重参数和超参数。在多头注意力机制中,将x分别进行线性变换并分成多个头,然后对每个头进行单独的注意力计算,并将计算结果在最后进行线性变换得到最终输出。这段代码中的参数设置和调用方式与PyTorch的API有些相似,但具体实现可能与PyTorch的实现略有不同。
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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。
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) top_values, top_indices = torch.topk(logits.view(-1, vocab_size), k=self.topk, dim=1) return top_indices
根据您提供的代码,您可能会遇到以下错误:`RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn`。
这个错误通常发生在您在梯度计算过程中使用了不可训练的张量。在你的代码中,这可能是由于您没有将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`。
您可以按照以下方式修改代码,将这两个张量的`requires_grad`属性设置为`True`:
```python
def forward(self, input_question, input_answer):
question_embed = self.embedding(input_question)
question_embed.requires_grad = True # 设置为可训练
answer_embed = self.embedding(input_answer)
answer_embed.requires_grad = True # 设置为可训练
# 其他代码...
```
通过将`question_embed`和`answer_embed`张量的`requires_grad`属性设置为`True`,您可以解决这个错误。请确保对需要计算梯度的张量进行适当的设置,以便在需要时进行梯度计算和反向传播。
如果还有其他问题,请随时提问。