【动手学transformer】源码阅读之sparse_embedding

稀疏嵌入(sparse embeddings)是一个计算稀疏嵌入的方法,通过输入的隐藏状态和 token ID 生成稀疏嵌入,并对未使用的 token 进行处理,以确保它们不会影响模型的后续操作。
以下代码是一个 PyTorch 方法的实现:

    def sparse_embedding(self, hidden_state, input_ids, return_embedding: bool = True):
        token_weights = torch.relu(self.sparse_linear(hidden_state))
        if not return_embedding: return token_weights

        sparse_embedding = torch.zeros(input_ids.size(0), input_ids.size(1), self.vocab_size,
                                       dtype=token_weights.dtype,
                                       device=token_weights.
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

infiniteWei

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

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