因果注意力(or 掩码注意力)代码实现

import torch
import torch.nn as nn
import math
import numpy as np


class CausalSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim, n_heads, dropout=0.0):
        super().__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.n_heads = n_heads
        self.head_dim = hidden_dim // n_heads
        assert hidden_dim % n_heads == 0, "hidden_dim 必须能被 n_heads 整除"
        self.query = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.value = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.output = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
    

    def forward(self, x, mask=None):
        q = self.query(x)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)
        return self.get_attention_scores(q, k, v, mask=mask)

    def get_attention_scores(self, q, k, v, mask=None):
        
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值