class MultiHeadAttention(nn.Module):
时间: 2024-02-22 07:42:27 浏览: 13
I'm sorry, as an AI language model, I can only provide a code structure for the `MultiHeadAttention` class. Can you please provide more information about the specific implementation or requirements for this class?
相关问题
使用 nn.MultiheadAttention实现self-attention
好的,下面是使用 `nn.MultiheadAttention` 实现 self-attention 的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, num_heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_heads = num_heads
self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads)
self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
def forward(self, x):
attn_output, _ = self.multihead_attn(x, x, x)
output = self.layer_norm(x + attn_output)
return output
```
这个 self-attention 实现使用了 `nn.MultiheadAttention` 层来计算自注意力。该层需要输入三个相同的张量,分别为查询、键和值。我们将输入 `x` 作为所有三个张量的输入。输出是经过自注意力计算后的张量。最后,我们将层归一化应用于输入和输出的和。
class TransformerLayer(nn.Module): # Transformer layer https://arxiv.org/abs/2010.11929 (LayerNorm layers removed for better performance) def __init__(self, c, num_heads): super().__init__() self.q = nn.Linear(c, c, bias=False) self.k = nn.Linear(c, c, bias=False) self.v = nn.Linear(c, c, bias=False) self.ma = nn.MultiheadAttention(embed_dim=c, num_heads=num_heads) self.fc1 = nn.Linear(c, c, bias=False) self.fc2 = nn.Linear(c, c, bias=False) def forward(self, x): x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + x x = self.fc2(self.fc1(x)) + x return x
这是一个 PyTorch 中的类,名为 TransformerLayer,继承自 nn.Module。它是用来实现 Transformer 模型中的一个层的。Transformer 是一种用于自然语言处理的深度学习模型,它的核心是由多个 TransformerLayer 组成的。每个 TransformerLayer 包含了多头自注意力机制和前馈神经网络等模块,用于对输入进行编码和解码。
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