x = x + self.pe[:x.size(0), :]
时间: 2024-01-17 17:05:50 浏览: 27
这段代码是在进行位置编码操作,将输入张量x的每个位置都加上一个对应的位置编码向量。这个位置编码向量是根据正弦和余弦函数计算得到的,具体实现可以参考《Attention Is All You Need》中的描述。self.pe是一个形状为[max_len, d_model]的张量,其中max_len是输入序列的最大长度,d_model是模型的隐藏状态大小。这个张量中的每一行代表一个位置编码向量。在这段代码中,我们通过x.size(0)取得输入序列的长度,并用它来截取self.pe张量的前x.size(0)行作为位置编码向量,然后将它们加到输入张量x的对应位置上。最终返回的是位置编码后的张量。
相关问题
在pytorch中,这句话是什么意思:x = x + self.pe[:x.size(0), :]
这行代码的意思是将输入的张量 x 变成一个经过位置编码后的张量。self.pe 是位置编码矩阵,[:, :] 表示取所有行和列, [:x.size(0), :] 表示取前 x.size(0) 行,即将位置编码矩阵的前 x.size(0) 行与输入张量 x 做加和。通过这个操作,模型可以在不依赖于位置信息的情况下更好地理解输入序列中的位置关系。
def forward(self, x): # [x_len, batch_size, d_model] """ :param x: [x_len, batch_size, emb_size] :return: [x_len, batch_size, emb_size] """ x = x + self.pe[:x.size(0), :] # [src_len,batch_size, d_model] + [src_len, 1, d_model] return self.dropout(x) # [src_len,batch_size, d_model]
这段代码是什么意思?
这段代码是一个Transformer模型的编码器或解码器中的一个self-attention层的前向传播函数。这个函数的输入x是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量,表示输入序列的嵌入表示。这个函数的输出也是一个形状为[x_len, batch_size, emb_size]的张量,表示经过self-attention处理的序列的嵌入表示。
这个函数首先将输入张量x与self.pe(位置编码矩阵)相加,以加入位置信息。这里的self.pe是在模型初始化时构造的位置编码矩阵,它的形状为[max_len, 1, d_model],其中max_len是模型支持的最大序列长度,d_model是嵌入向量的维度。在这个函数中,我们使用了x.size(0)来截取self.pe的前x.size(0)行,以保证位置编码矩阵的长度与输入张量的长度相同。
接下来,将得到的结果通过dropout层进行处理,以减少过拟合的影响,并返回处理后的张量。
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