标签：hiddens 编码 encoding self torch num d2l 67 注意力
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import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
# 自注意力
num_hiddens, num_heads = 100, 5
attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens,
num_hiddens, num_heads, 0.5)
attention.eval()
#@save
class PositionalEncoding(nn.Module):
"""位置编码"""
# num_hiddens 向量长度
def __init__(self, num_hiddens, dropout, max_len=1000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
# 创建一个足够长的P
self.P = torch.zeros((1, max_len, num_hiddens))
X = torch.arange(max_len, dtype=torch.float32).reshape(
-1, 1) / torch.pow(10000, torch.arange(
0, num_hiddens, 2, dtype=torch.float32) / num_hiddens)
print('self.P.shape', self.P.shape)
# 所有batch, 所有numstep, 隔两列
self.P[:, :, 0::2] = torch.sin(X)
self.P[:, :, 1::2] = torch.cos(X)
def forward(self, X):
X = X + self.P[:, :X.shape[1], :].to(X.device)
# dropout是为了防止对位置编码太敏感
return self.dropout(X)
encoding_dim, num_steps = 32, 60
pos_encoding = PositionalEncoding(encoding_dim, 0)
pos_encoding.eval()
X = pos_encoding(torch.zeros((1, num_steps, encoding_dim)))
P = pos_encoding.P[:, :X.shape[1], :]
d2l.plot(torch.arange(num_steps), P[0, :, 6:10].T, xlabel='Row (position)',
figsize=(6, 2.5), legend=["Col %d" % d for d in torch.arange(6, 10)])
# d2l.plt.show()
标签：hiddens,编码,encoding,self,torch,num,d2l,67,注意力 来源： https://www.cnblogs.com/g932150283/p/16597081.html
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