什么是注意力机制
- 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.
- 说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型.
注意力机制的作用
- 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
- 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention).
注意力机制实现步骤
- 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
- 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法，则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼接, 如果是转置点积, 一般是自注意力, Q与V相同, 则不需要进行与Q的拼接.
- 第三步: 最后为了使整个attention机制按照指定尺寸输出, 使用线性层作用在第二步的结果上做一个线性变换, 得到最终对Q的注意力表示.
- 常见注意力机制的代码分析:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Attn(nn.Module):
def __init__(self, query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size):
"""初始化函数中的参数有5个, query_size代表query的最后一维大小
key_size代表key的最后一维大小, value_size1代表value的导数第二维大小,
value = (1, value_size1, value_size2)
value_size2代表value的倒数第一维大小, output_size输出的最后一维大小"""
super(Attn, self).__init__()
# 将以下参数传入类中
self.query_size = query_size
self.key_size = key_size
self.value_size1 = value_size1
self.value_size2 = value_size2
self.output_size = output_size
# 初始化注意力机制实现第一步中需要的线性层.
self.attn = nn.Linear(self.query_size + self.key_size, value_size1)
# 初始化注意力机制实现第三步中需要的线性层.
self.attn_combine = nn.Linear(self.query_size + value_size2, output_size)
def forward(self, Q, K, V):
"""forward函数的输入参数有三个, 分别是Q, K, V, 根据模型训练常识, 输入给Attion机制的
张量一般情况都是三维张量, 因此这里也假设Q, K, V都是三维张量"""
# 第一步, 按照计算规则进行计算,
# 我们采用常见的第一种计算规则
# 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 最后使用softmax处理获得结果
attn_weights = F.softmax(
self.attn(torch.cat((Q[0], K[0]), 1)), dim=1)
# 然后进行第一步的后半部分, 将得到的权重矩阵与V做矩阵乘法计算,
# 当二者都是三维张量且第一维代表为batch条数时, 则做bmm运算
attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0), V)
# 之后进行第二步, 通过取[0]是用来降维, 根据第一步采用的计算方法,
# 需要将Q与第一步的计算结果再进行拼接
output = torch.cat((Q[0], attn_applied[0]), 1)
# 最后是第三步, 使用线性层作用在第三步的结果上做一个线性变换并扩展维度，得到输出
# 因为要保证输出也是三维张量, 因此使用unsqueeze(0)扩展维度
output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)
return output, attn_weights
- 调用:
query_size = 32
key_size = 32
value_size1 = 32
value_size2 = 64
output_size = 64
attn = Attn(query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size)
Q = torch.randn(1,1,32)
K = torch.randn(1,1,32)
V = torch.randn(1,32,64)
out = attn(Q, K ,V)
print(out[0])
print(out[1])
- 输出效果:
tensor([[[ 0.4477, -0.0500, -0.2277, -0.3168, -0.4096, -0.5982, 0.1548,
-0.0771, -0.0951, 0.1833, 0.3128, 0.1260, 0.4420, 0.0495,
-0.7774, -0.0995, 0.2629, 0.4957, 1.0922, 0.1428, 0.3024,
-0.2646, -0.0265, 0.0632, 0.3951, 0.1583, 0.1130, 0.5500,
-0.1887, -0.2816, -0.3800, -0.5741, 0.1342, 0.0244, -0.2217,
0.1544, 0.1865, -0.2019, 0.4090, -0.4762, 0.3677, -0.2553,
-0.5199, 0.2290, -0.4407, 0.0663, -0.0182, -0.2168, 0.0913,
-0.2340, 0.1924, -0.3687, 0.1508, 0.3618, -0.0113, 0.2864,
-0.1929, -0.6821, 0.0951, 0.1335, 0.3560, -0.3215, 0.6461,
0.1532]]], grad_fn=)
tensor([[0.0395, 0.0342, 0.0200, 0.0471, 0.0177, 0.0209, 0.0244, 0.0465, 0.0346,
0.0378, 0.0282, 0.0214, 0.0135, 0.0419, 0.0926, 0.0123, 0.0177, 0.0187,
0.0166, 0.0225, 0.0234, 0.0284, 0.0151, 0.0239, 0.0132, 0.0439, 0.0507,
0.0419, 0.0352, 0.0392, 0.0546, 0.0224]], grad_fn=)
- 更多有关注意力机制的应用我们将在案例中进行详尽的理解分析.
小节总结
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学习了什么是注意力计算规则:
- 它需要三个指定的输入Q(query), K(key), V(value), 然后通过计算公式得到注意力的结果, 这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示. 当输入的Q=K=V时, 称作自注意力计算规则.
-
常见的注意力计算规则:
- 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.
- 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化后再使用tanh函数激活, 然后再进行内部求和, 最后使用softmax处理获得结果再与V做张量乘法.
- 将Q与K的转置做点积运算, 然后除以一个缩放系数, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.
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学习了什么是注意力机制:
- 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.
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注意力机制的作用:
- 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
- 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention).
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注意力机制实现步骤:
- 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
- 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法，则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼接, 如果是转置点积, 一般是自注意力, Q与V相同, 则不需要进行与Q的拼接.
- 第三步: 最后为了使整个attention机制按照指定尺寸输出, 使用线性层作用在第二步的结果上做一个线性变换, 得到最终对Q的注意力表示.
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学习并实现了一种常见的注意力机制的类Attn.