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Xformer_Pytorch
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2021-02-17
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Xformer_Pytorch 目录 介绍 根据( ),人们提出了许多基于x-formers的基于Transformer的模型来提高推理过程中的效率,尤其是通过减少推理时间。 由于注意模块中的点积运算使Transformer模型的平方计算成为瓶颈,因此大多数x-former的主要焦点是对注意模块的修改。 在此存储库中,我们遵循和的想法来实现Xformer注意模块。 该模块已与兼容。 Xformer架构 我们在修改Q,K和V的投影矩阵时保留了原始的注意操作。K和V的投影矩阵具有相同的权重,并通过$ \ beta $ (> 1)合并输入序列的序列长度维。 Q的投影矩阵通过$ \ alpha $ (> 1)合并输入序列的隐藏维。 同样,从Q投影K而不是注意模块的输入序列。 将n表示为输入序列长度,将d表示为序列长度。 注意力概率的计算复杂度从O(n 2 d)降低到O(n 2 d /($ \ a
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Xformer_Pytorch-main.zip (7个子文件)
Xformer_Pytorch-main
xformer_pytorch
__init__.py 124B
quant_noise.py 4KB
xformer_pytorch.py 3KB
.gitignore 2KB
requirement.txt 7B
LICENSE 11KB
README.md 4KB
共 7 条
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