key_dim是什么意思

时间: 2024-08-29 15:04:06 浏览: 86
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解决Keyerror ''acc'' KeyError: ''val_acc''问题

在深度学习特别是自然语言处理中，`key_dim`（键维度）是一个关键的概念，它源自自注意力（Self-Attention）机制，特别是在Transformer模型中。在多头注意力（Multi-Head Attention）中，`key_dim`指定了每个查询（query）、键（key）和值（value）向量的维度大小。每一组键和值都对应一个特定的注意力头部（head），这些头部会基于它们之间的相似度计算权重。 比如，如果`key_dim`设置为64，意味着在每个注意力头中，每个键和值向量会有64个特征。这个维度通常是通过前一层神经网络的隐藏单元数（hidden size）除以头的数量来决定的，以保持相同的总参数量。较小的`key_dim`可以使注意力机制更具效率，而较大的`key_dim`可能会提高模型的表达能力。
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class Transformer(nn.Module): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, n_head: int, ff_dim: int, embed_drop: float, hidden_drop: float): super().__init__() self.tok_embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) self.pos_embedding = nn.Embedding(max_seq_len, embed_dim) layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=hidden_dim, nhead=n_head, dim_feedforward=ff_dim, dropout=hidden_drop) self.encoder = nn.TransformerEncoder(layer, num_layers=n_layer) self.embed_dropout = nn.Dropout(embed_drop) self.linear1 = nn.Linear(embed_dim, hidden_dim) self.linear2 = nn.Linear(hidden_dim, embed_dim) def encode(self, x, mask): x = x.transpose(0, 1) x = self.encoder(x, src_key_padding_mask=mask) x = x.transpose(0, 1) return x

每个 EncoderLayer 的隐藏层大小为 hidden_dim，Feedforward 层的大小为 ff_dim，并在每个 EncoderLayer 后应用了一个 hidden_drop 的 Dropout。在模型的输入层和第一个 EncoderLayer 之间，使用了一个 embed...

super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.n_embed = n_embed self.image_key = image_key self.encoder = Encoder(**ddconfig) self.decoder = Decoder(**ddconfig) self.loss = instantiate_from_config(lossconfig) self.quantize = VectorQuantizer(n_embed, embed_dim, beta=0.25, remap=remap, sane_index_shape=sane_index_shape) self.quant_conv = torch.nn.Conv2d(ddconfig["z_channels"], embed_dim, 1) self.post_quant_conv = torch.nn.Conv2d(embed_dim, ddconfig["z_channels"], 1)解析

- self.image_key = image_key：将传入的image_key参数赋值给类的实例变量image_key。 - self.encoder = Encoder(**ddconfig)：实例化一个Encoder类的对象，并将ddconfig参数解包后传入。 - self....

x = Bidirectional(GRU(32,return_sequences=True))(x) x = MultiHeadAttention(2, key_dim=embed_dim)(x,x,x) x = Bidirectional(GRU(32))(x) x = Dropout(0.2)(x)把这段代码转换为TensorFlow格式

x = MultiHeadAttention(2, key_dim=embed_dim)(x, x, x) x = Bidirectional(GRU(32))(x) x = Dropout(0.2)(x) # 创建模型 model = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=x) 请注意，此示例仅提供了代码结构的...

class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim，特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)

它有两个输入参数in_dim和out_dim，分别表示输入数据的维度和输出数据的维度。在初始化函数__init__中，它创建了三个线性层，分别用于计算输入x的key、query和value。同时，它还创建了一个ReLU激活函数。在forward...

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这段代码应该是定义了一个变量 input_dim，其值为通过 Word2Vec 模型对象 model_word 计算得到的词汇表的大小（即词汇表中不同单词的个数）。具体来说，model_word.wv.index_to_key 是 Word2Vec 模型对象的一个属性...

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class BiLSTMConvAttRes(BiLSTM): def __init__(self, vocab_size: int, max_seq_len: int, embed_dim: int, hidden_dim: int, n_layer: int, embed_drop: float, rnn_drop: float, n_head: int): super().__init__(vocab_size, embed_dim, hidden_dim, n_layer, embed_drop, rnn_drop) self.attn = nn.MultiheadAttention(hidden_dim, n_head) self.conv = nn.Conv1d(in_channels=hidden_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=3, padding=1) self.norm = nn.LayerNorm(hidden_dim) def forward(self, x, *args): mask = args[0] if len(args) > 0 else None x = self.encode(x) res = x x = self.conv(x.transpose(1, 2)).relu() x = x.permute(2, 0, 1) x = self.attn(x, x, x, key_padding_mask=mask)[0].transpose(0, 1) x = self.norm(res + x) return self.predict(x)

这是一个基于双向LSTM、卷积神经网络和注意力机制的模型，用于文本分类或序列标注任务。它继承了双向LSTM模型，并在其基础上添加了卷积层、注意力机制和残差连接等组件，其主要组成部分包括： ...

def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 query、key 和 value，再计算 attention 分数，最后通过 attention 分数、value 和掩码计算出 attention 输出。在前向网络子层中，它将 ...

kdim vdim和embed_dim可以不相等吗？

是的，kdim和vdim可以不等于embed_dim。在MultiHeadAttention中，输入向量首先通过一个线性变换（通常称为query, key, value的变换）来产生三个向量：查询向量query，键向量key和值向量value。这三...

用python复现torch.nn.MultiheadAttention中参数key_padding_mask的功能

key = key.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads) value = value.view(batch_size * self.num_heads, -1, self.embed_dim // self.num_heads) # 计算注意力得分 scores = ...

class Self_Attn(nn.Module): """ Self attention Layer""" def __init__(self, in_dim, activation=None): super(Self_Attn, self).__init__() # self.chanel_in = in_dim # self.activation = activation self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # def forward(self, x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X W X H) returns : out : self attention value + input feature attention: B X N X N (N is Width*Height) """ # batch,通道数，宽，高 m_batchsize, C, width, height = x.size() # [1, 16, 32, 32] # 步骤1, 通过conv 得出q,k q = self.query_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height).permute(0, 2, 1) # B X CX(N) torch.Size([1, 1024, 2]) k = self.key_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C x (*W*H) torch.Size([1, 2, 1024]) # 步骤1, 计算得出v v = self.value_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C X N torch.Size([1, 16, 1024]) # 步骤2, 矩阵的乘法 ,q,k进行相乘,得出特征图 # [batch_size,1024,2]*[batch_size,2,1024] energy = torch.bmm(q, k) # transpose check [1, 1024, 1024] # 特征图attention map，通过softmax attention = self.softmax(energy) # BX (N) X (N) torch.Size([1, 1024, 1024]) # 步骤3,v * 特征图= 注意力 # [1,16,1024] * [1,1024,1024]= torch.Size([1, 16, 1024]) out = torch.bmm(v, attention.permute(0, 2, 1)) # torch.Size([1, 16, 1024]) # 重新resize out = out.view(m_batchsize, C, width, height) # torch.Size([1, 16, 32, 32]) # 加上残差 out = self.gamma * out + x return out

这段代码实现了一个Self Attention Layer，其中包含三个卷积层，分别是query_conv、key_conv和value_conv，用于计算注意力的query、key和value。在前向传播中，首先通过query_conv和key_conv计算出query和key，然后...

Key = self.slice(self.mlpKey(em),em.dim()) 什么意思

接着，self.slice() 是一个从 em 中切片的函数，其中 em.dim() 返回 em 张量的维度数，self.slice() 的作用是从 em 张量的最后一维开始，沿着 em 张量的第二维（即列维度）切片，并返回切片后的张量。...

def __init__(self, ddconfig, lossconfig, n_embed, embed_dim, ckpt_path=None, ignore_keys=[], image_key="image", colorize_nlabels=None, monitor=None, batch_resize_range=None, scheduler_config=None, lr_g_factor=1.0, remap=None, sane_index_shape=False, # tell vector quantizer to return indices as bhw use_ema=False ):解析

- embed_dim：一个整数，表示嵌入向量的维度。 - ckpt_path：一个字符串，表示模型的检查点路径，默认为None。 - ignore_keys：一个列表，包含了不需要加载的键名，例如不需要加载优化器的参数。 - image_key...

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