深度学习-李沐-第十节-注意力评分函数

2022 年 8 月 16 日 星期二

深度学习-李沐-第十节-注意力评分函数

注意力评分函数

  1. 使用高斯核来对查询和键之间的关系建模
  2. 高斯核指数部分视为注意力评分函数(attention scoring function), 简称评分函数(scoring function)
  3. 把这个函数的输出结果输入到softmax函数中进行运算。
  4. 通过上述步骤,我们将得到与键对应的值的概率分布(即注意力权重)
  5. 最后,注意力汇聚的输出就是基于这些注意力权重的值的加权和。

掩蔽softmax操作

softmax操作用于输出一个概率分布作为注意力权重,在某些情况下,并非所有的值都应该被纳入到注意力汇聚中。

为了仅将有意义的词元作为值来获取注意力汇聚, 我们可以指定一个有效序列长度(即词元的个数), 以便在计算softmax时过滤掉超出指定范围的位置。 其中任何超出有效长度的位置都被掩蔽并置为0。

#@save
def masked_softmax(X, valid_lens):
    """通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作"""
    # X:3D张量,valid_lens:1D或2D张量
    if valid_lens is None:
        return nn.functional.softmax(X, dim=-1)
    else:
        shape = X.shape
        if valid_lens.dim() == 1:
            valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, shape[1])
        else:
            valid_lens = valid_lens.reshape(-1)
        # 最后一轴上被掩蔽的元素使用一个非常大的负值替换,从而其softmax输出为0
        X = d2l.sequence_mask(X.reshape(-1, shape[-1]), valid_lens,
                              value=-1e6)
        return nn.functional.softmax(X.reshape(shape), dim=-1)

经过掩蔽softmax操作,超出有效长度的值都被掩蔽为0。
masked_softmax(torch.rand(2, 2, 4), torch.tensor([2, 3]))

附加注意力

#@save
class AdditiveAttention(nn.Module):
    """加性注意力"""
    def __init__(self, key_size, query_size, num_hiddens, dropout, **kwargs):
        super(AdditiveAttention, self).__init__(**kwargs)
        self.W_k = nn.Linear(key_size, num_hiddens, bias=False)
        self.W_q = nn.Linear(query_size, num_hiddens, bias=False)
        self.w_v = nn.Linear(num_hiddens, 1, bias=False)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, queries, keys, values, valid_lens):
        queries, keys = self.W_q(queries), self.W_k(keys)
        # 在维度扩展后,
        # queries的形状:(batch_size,查询的个数,1,num_hidden)
        # key的形状:(batch_size,1,“键-值”对的个数,num_hiddens)
        # 使用广播方式进行求和
        features = queries.unsqueeze(2) + keys.unsqueeze(1)
        features = torch.tanh(features)
        # self.w_v仅有一个输出,因此从形状中移除最后那个维度。
        # scores的形状:(batch_size,查询的个数,“键-值”对的个数)
        scores = self.w_v(features).squeeze(-1)
        self.attention_weights = masked_softmax(scores, valid_lens)
        # values的形状:(batch_size,“键-值”对的个数,值的维度)
        return torch.bmm(self.dropout(self.attention_weights), values)


queries, keys = torch.normal(0, 1, (2, 1, 20)), torch.ones((2, 10, 2))
# values的小批量,两个值矩阵是相同的
values = torch.arange(40, dtype=torch.float32).reshape(1, 10, 4).repeat(
    2, 1, 1)
valid_lens = torch.tensor([2, 6])

attention = AdditiveAttention(key_size=2, query_size=20, num_hiddens=8,
                              dropout=0.1)
attention.eval()
attention(queries, keys, values, valid_lens)


d2l.show_heatmaps(attention.attention_weights.reshape((1, 1, 2, 10)),
                  xlabel='Keys', ylabel='Queries')

缩放点积注意力

#@save
class DotProductAttention(nn.Module):
    """缩放点积注意力"""
    def __init__(self, dropout, **kwargs):
        super(DotProductAttention, self).__init__(**kwargs)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    # queries的形状:(batch_size,查询的个数,d)
    # keys的形状:(batch_size,“键-值”对的个数,d)
    # values的形状:(batch_size,“键-值”对的个数,值的维度)
    # valid_lens的形状:(batch_size,)或者(batch_size,查询的个数)
    def forward(self, queries, keys, values, valid_lens=None):
        d = queries.shape[-1]
        # 设置transpose_b=True为了交换keys的最后两个维度
        scores = torch.bmm(queries, keys.transpose(1,2)) / math.sqrt(d)
        self.attention_weights = masked_softmax(scores, valid_lens)
        return torch.bmm(self.dropout(self.attention_weights), values)

queries = torch.normal(0, 1, (2, 1, 2))
attention = DotProductAttention(dropout=0.5)
attention.eval()
attention(queries, keys, values, valid_lens)

d2l.show_heatmaps(attention.attention_weights.reshape((1, 1, 2, 10)),
                  xlabel='Keys', ylabel='Queries')

小结

  • 将注意力汇聚的输出计算可以作为值的加权平均,选择不同的注意力评分函数会带来不同的注意力汇聚操作。

  • 当查询和键是不同长度的矢量时,可以使用可加性注意力评分函数。当它们的长度相同时,使用缩放的“点-积”注意力评分函数的计算效率更高。

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