Attention的原理已经有很多介绍了,实现的伪代码参照transformer,下面写了最简单的版本
import torch, math
from torch import nn
dropout_prob = 0.1
def forward(
hidden_size, # d
input, #(b, s, d)
attention_mask #(b, s, s)
):
query = nn.Linear
本文详细介绍了如何使用PyTorch实现Transformer模型中的注意力机制,包括查询、键、值矩阵的计算,注意力得分的归一化以及dropout操作的应用。
Attention的原理已经有很多介绍了,实现的伪代码参照transformer,下面写了最简单的版本
import torch, math
from torch import nn
dropout_prob = 0.1
def forward(
hidden_size, # d
input, #(b, s, d)
attention_mask #(b, s, s)
):
query = nn.Linear
5670

被折叠的 条评论
为什么被折叠?