郑州营销型网站建设价格,wordpress获取照片信息,wordpress 建表,佛山公司关键词网络推广由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码#xff0c;因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中#xff0c;主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask#xff0c;用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前…由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。在Transformer中主要有两个地方会用到掩码这一机制。第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的信息第2个地方便是对一个batch中不同长度的序列在Padding到相同长度后对Padding部分的信息进行掩盖。下面分别就这两种情况进行介绍。
1.Attention Mask
实现generate_square_subsequent_mask def _generate_square_subsequent_mask(self, sz):mask (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) 1).transpose(0, 1)mask mask.float().masked_fill(mask 0, float(-inf)).masked_fill(mask 1, float(0.0))return mask
2.Padding Mask
实现 用法
https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/135390462
参考
nn.TransformerEncoderLayer中的src_masksrc_key_padding_mask解析_src_mask和src_key_padding_mask-CSDN博客
(32 封私信 / 4 条消息) transformer中: self-attention部分是否需要进行mask - 知乎 (zhihu.com) 几个很好的回答
Qtransformer中attention_mask一定需要嘛
ATransformer结构包括编码器和解码器在编码过程中目的就是为了让模型看到当前位置前后的信息所以不需要attention mask。但是在解码过程中为了模拟在真实的inference场景中当前位置看不到下一位置且同时需要上一位置的信息所以在训练的时候加了attention mask。
所以如果你的任务在实际的inference中也符合这样的特点那么你在训练的时候也是需要attention相反则不需要。
参考(32 封私信 / 4 条消息) transformer中attention_mask一定需要嘛 - 知乎 (zhihu.com)
