1. Learn
  2. /
  3. Курси
  4. /
  5. Моделі Transformer з PyTorch

Connected

Вправа

Початок роботи з MultiHeadAttentionClass

Тепер, коли ви визначили класи для створення токен-вкладень і позиційних вкладень, час оголосити клас для багатоголової уваги. Спочатку налаштуйте параметри, що використовуються для обчислення уваги, а також лінійні шари для перетворення вхідних вкладень у матриці запиту (query), ключа (key) і значення (value), і ще один шар для проєкції об'єднаних ваг уваги назад у вкладення.

torch.nn імпортовано як nn.

Інструкції

100 XP
  • Обчисліть розмірність вкладень, яку опрацьовуватиме кожна голова уваги — head_dim.
  • Оголосіть три вхідні шари (для query, key і value) та один вихідний шар; приберіть параметр зміщення з вхідних шарів.