解释一下nn.MultiheadAttention函数,它的输入输出是什么,维度是多少
时间: 2024-04-19 13:27:46 浏览: 228
`nn.MultiheadAttention`是PyTorch中用于实现多头注意力机制的类。它可以用于构建包含多个注意力头的自注意力模型。
输入:
- `query`: 输入的查询张量,形状为`(L, N, E)`,其中`L`表示序列长度,`N`表示批量大小,`E`表示输入特征的维度。
- `key`: 输入的键张量,形状为`(S, N, E)`,其中`S`表示序列长度,`N`表示批量大小,`E`表示输入特征的维度。
- `value`: 输入的值张量,形状为`(S, N, E)`,其中`S`表示序列长度,`N`表示批量大小,`E`表示输入特征的维度。
- `key_padding_mask`: 一个ByteTensor,形状为`(N, S)`或者`(N, S, S)`。如果是`(N, S)`形状,则表示一个二维的mask标记键序列中的填充位置;如果是`(N, S, S)`形状,则表示一个三维的mask标记键序列和查询序列之间的填充位置。
- `attn_mask`: 一个ByteTensor,形状为`(S, S)`。表示一个三角形上三角部分被填充为负无穷大的mask。
输出:
- `output`: 注意力计算的输出张量,形状为`(L, N, E)`,其中`L`表示序列长度,`N`表示批量大小,`E`表示输出特征的维度。
- `attn_output_weights`: 注意力权重张量,形状为`(N, L, S)`,其中`N`表示批量大小,`L`表示输出序列长度,`S`表示输入序列长度。
维度说明:
- `L`: 输出序列长度,通常情况下等于输入序列长度。
- `N`: 批量大小,表示一次传入模型的样本数量。
- `S`: 输入序列长度,可以是键序列或查询序列的长度。
- `E`: 输入特征的维度,通常情况下等于隐藏层的维度。
需要注意的是,`nn.MultiheadAttention`中的维度和形状可能会根据具体的实现和使用方式而有所不同。因此,在使用时应该参考官方文档和具体示例的要求。
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