详细解释一下weight = th.softmax(weight.float(), dim=-1).type(weight.dtype) a = th.einsum("bts,bcs->bct", weight, v) return a.reshape(bs, -1, length)
时间: 2023-04-08 22:03:51 浏览: 85
这段代码是一个注意力机制的实现,其中weight是一个softmax函数的输出,用于计算每个输入向量的权重,v是输入向量,a是加权后的输出向量。具体实现是通过使用einsum函数进行矩阵乘法和reshape函数进行形状变换。
相关问题
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
这是一个定义 softmax 操作的代码,其中:
- `nn.Softmax` 是 PyTorch 中的 softmax 模块
- `dim=-1` 表示对最后一个维度进行 softmax 操作
具体来说,这段代码会定义一个 softmax 操作,用于在模型中对最后一个维度的数值进行归一化,使它们表示一个概率分布。在这个模型中,softmax 操作通常被用于计算注意力分布,将一个向量中的每个元素归一化为它们对应的注意力权重。
A = F.softmax(A, dim=1)这句代码是什么意思
这句代码的意思是将A沿着第一个维度进行softmax操作,使得A中每一行的元素都变为0到1之间的概率值,并且每一行的元素之和为1。该操作通常用于分类问题中,可以将模型输出的原始概率分布转化为更加清晰的概率分布,方便进行后续的计算和分析。