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tensorflow定义多个优化器加速Embedding的训练
可以使用TensorFlow中的Keras API来定义Multi-head Self-attention模块。以下是一个简单的示例代码:
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
class MultiHeadSelfAttention(layers.Layer):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
self.embed_dim=embed_dim
self.num_heads=num_heads
if embed_dim % num_heads !=0:
raise ValueError("embedding dimension must be divisible by number of heads")
self.projection_dim=embed_dim // num_heads
self.query_dense=layers.Dense(embed_dim)
self.key_dense=layers.Dense(embed_dim)
self.value_dense=layers.Dense(embed_dim)
self.combine_heads=layers.Dense(embed_dim)
def attention(self, query, key, value):
score=tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
dim_key=tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
scaled_score=score / tf.math.sqrt(dim_key)
weights=tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1)
output=tf.matmul(weights, value)
return output, weights
def separate_heads(self, x, batch_size):
x=tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.projection_dim))
return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
def call(self, inputs):
batch_size=tf.shape(inputs)[0]
query=self.query_dense(inputs)
key=self.key_dense(inputs)
value=self.value_dense(inputs)
query=self.separate_heads(query, batch_size)
key=self.separate_heads(key, batch_size)
value=self.separate_heads(value, batch_size)
attention, weights=self.attention(query, key, value)
attention=tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3])
concat_attention=tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim))
output=self.combine_heads(concat_attention)
return output
```
在上述代码中,我们定义了一个名为MultiHeadSelfAttention的Keras层,它需要两个参数:embed_dim和num_heads。它包含了一个query_dense、key_dense和value_dense层,以及一个combine_heads层,用于将多个头的输出合并为一个输出。在call()方法中,我们首先将输入张量分别传递给query_dense、key_dense和value_dense层,然后将它们分成多个头,并对它们进行自注意力计算。最后,我们将多个头的输出合并成一个张量,并传递给combine_heads层进行最终的处理。
使用这个层来构建一个Transformer编码器或解码器时,可以将它与其他层一起堆叠来形成一个完整的模型。