class Attention(OurLayer): """多头注意力机制 """ def __init__(self, heads, size_per_head, key_size=None, mask_right=False, **kwargs): super(Attention, self).__init__(**kwargs) self.heads = heads self.size_per_head = size_per_head self.out_dim = heads * size_per_head self.key_size = key_size if key_size else size_per_head self.mask_right = mask_right 举例说明使用方法
时间: 2023-12-06 14:39:45 浏览: 28
假设现在我们有一个输入张量`input_tensor`,维度为`(batch_size, seq_len, input_size)`,我们想要使用多头注意力机制对其进行处理,代码如下:
```
# 定义 Attention 层
attention_layer = Attention(heads=8, size_per_head=64, key_size=None, mask_right=False)
# 使用 Attention 层处理输入张量
output_tensor = attention_layer(input_tensor)
```
其中,`heads`表示头部数目,`size_per_head`表示每个头部的向量维度,`key_size`表示查询向量的维度,若不指定,则默认与`size_per_head`相同。`mask_right`表示是否使用右侧掩码,在自然语言处理任务中常用于避免模型在预测时依赖未来信息。
处理后的输出张量`output_tensor`的维度为`(batch_size, seq_len, heads * size_per_head)`。
相关问题
cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE
这个参数是 Faster R-CNN 模型中 RoIHeads 的一个配置参数,它表示每张图片中每个 RoI(Region of Interest)采样的样本数。在训练过程中,对于每个 RoI,会从它所对应的特征图中随机采样出 BATCH_SIZE_PER_IMAGE 个样本进行训练。默认值为512。
new_x_shape = x.size()[:-1] + (self.num_attention_heads, self.attention_head_size)
这条代码的作用是将输入张量 `x` 的最后一个维度重新组合成一个新的维度元组,其中新的最后两个维度是 `self.num_attention_heads` 和 `self.attention_head_size`,以便进行多头注意力计算。具体来说, `x.size()[:-1]` 表示去掉 `x` 张量的最后一个维度后得到的维度元组,然后将其与 `(self.num_attention_heads, self.attention_head_size)` 拼接在一起得到新的维度元组 `new_x_shape`。