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农家乐网站 建设,Divi WordPress企业建站主题,餐饮网站模板,云畅网站建设首先输入是64 * 10的矩阵,代表64个句子,每个句子10个词。 X = self.positionalEncoding(self.embedding(X)*math.sqrt(self.num_hiddens))在经过embeddeding之后,变为64 * 10 *32 矩阵,每个词使用32维向量表示。然后将数据放入 X = encoder_block(X,valid_lens),这里我们将…首先输入是64 * 10的矩阵,代表64个句子,每个句子10个词。 X = self.positionalEncoding(self.embedding(X)*math.sqrt(self.num_hiddens))在经过embeddeding之后,变为64 * 10 *32 矩阵,每个词使用32维向量表示。然后将数据放入 X = encoder_block(X,valid_lens),这里我们将block设为1,就是encoderBlock只有一层。valid_lens是一个64 * 1的向量,表示每句话的有用的向量。 随后就进入Y = self.addnorm1(X,self.multihead_attention(X,X,X,valid_lens)),先进入多头注意力机制。 queries = transpose_qkv(self.W_q(queries),self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys),self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values),self.num_heads)self.W_q、self.W_k、self.W_v均为全连接层,将输入的X,进行不同的变换。这里的num_heads为4,transpose_qkv函数会将query进行切分。 def transpose_qkv(X,num_heads):# 输入为64*10*32 X = X.reshape(
http://www.huolong8.cn/news/148344/

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