Transformer 中的mask

目录

1.Encoder中的mask 的作用属于第一种

2.decoder中的mask。

transformer中的mask有两种作用：

其一：去除掉各种padding在训练过程中的影响。

其二，将输入进行遮盖，避免decoder看到后面要预测的东西。（只用在decoder中）

1.Encoder中的mask 的作用属于第一种

在encoder中，输入的是一batch的句子，为了进行batch训练，句子结尾进行了padding（P）。在输入encoder中训练的过程中，先进性多头自注意计算。在这个过程中 1）进行(q*K^T)/d_model^1/2. 2)然后要对得到的权重矩阵进行mask 3）再将结果进行softmax，去除掉不必要padding的影响 4）然后才和V矩阵相乘。

Encoder中的mask矩阵获取

def get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs):    ### 用来生产三个注意矩阵
    # print(seq_q)                      ### encoder_inputs  (是叠加了位置编码之后的embedding）
    batch_size, len_q = seq_q.size()    ### [1,5]    seq_q: [batch_size,sen_len]
    batch_size, len_k = seq_k.size()    # eq(zero) is PAD token
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # batch_size x 1 x len_k(=len_q), one is masking
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)  # batch_size x len_q x len_k    ###expand()函数，将tensor变形为括号内的维度。expand到的维度 将第一行的数据重复就行了

得到的mask矩阵如下

多头自注意计算

class ScaledDotProductAttention(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ScaledDotProductAttention, self).__init__()

    def forward(self, Q, K, V, attn_mask):
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k) # scores : [batch_size x n_heads x len_q(=len_k) x len_k(=len_q)]
        scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9) # Fills elements of self tensor with value where mask is one.

        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)       ### 这里attn_mask每一行的末尾是补充的padding（P），由eq(0)函数判断输出是True，.为了不让填充对结果产生影响，这里先将各种填充(开始符或者结尾补齐的填充)mask成最小值
        context = torch.matmul(attn, V)         ### mask后在进行softmax，本来填充的地方就变成了0
        return context, attn

将attn_mask矩阵中元素为T（True）的位置 对应的注意力矩阵scores矩阵中的位置元素置为极小值-1e9，在进行softmax，即可避免padding的影响

2.decoder中的mask。

有两个，作用也涵盖了mask的两种作用。decoder有三层，多头自注意层，多头编码-解码层，和前馈神经网络层

其一：在多头自注意层中，Q、K、V矩阵都来自于decoder的输入

针对decoder的输入 不仅要去除padding的影响，同时为了防止decoder看到未来的信息，要对输入做一个上三角mask

dec_self_attn_pad_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, dec_inputs)      ### 得到的是mask掉句末padding的mask矩阵
dec_self_attn_subsequent_mask = get_attn_subsequent_mask(dec_inputs)    ### 得到的是mask掉Encoder当前输入之后的信息的mask矩阵
dec_self_attn_mask = torch.gt((dec_self_attn_pad_mask + dec_self_attn_subsequent_mask), 0)   ### 叠加上面两个mask的作用

得到的三个矩阵分别如下

dec_self_attn_pad_mask：得到的是mask掉句末padding的mask矩阵

dec_self_attn_subsequent_mask：得到的是mask掉Encoder当前输入之后的信息的mask矩阵

dec_self_attn_mask： 叠加上面两个mask的作用

将计算得到的注意力矩阵进行mask，对1的元素位置填充极小值，然后softmax，去除padding的影响并将decoder当前输入 后面的信息进行遮盖。

scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)
scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)
attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)

其二：在多头编码-解码层中，Q矩阵来自于解码器的自注意层，而K、和V矩阵来自于Encoder的output，所以Encoder中的padding部分在编码-解码层中也要mask掉。

又因为encoder的输入和输出的sen_len 是一样的

有下得到mask,

def get_attn_pad_mask(enc_inputs, enc_inputs):    ### 用来生产三个注意矩阵
    # print(seq_q)                                ### encoder_inputs  (是叠加了位置编码之后的embedding）
    batch_size, len_q = seq_q.size()              ### [1,5]    seq_q: [batch_size,sen_len]
    batch_size, len_k = seq_k.size()              # eq(zero) is PAD token
    pad_attn_mask = seq_k.data.eq(0).unsqueeze(1)  # batch_size x 1 x len_k(=len_q), one is masking
    return pad_attn_mask.expand(batch_size, len_q, len_k)  # batch_size x len_q x len_k    ###expand()函数，将tensor变形为括号内的维度。expand到的维度 将第一行的数据重复就行了

dec_enc_attn_mask = get_attn_pad_mask(dec_inputs, enc_inputs)

维度为[batch_size , dec_inputs_sen_len , enc_inputs_sen_len]

进行mask，消除encoder_input中padding位置的影响。

scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / np.sqrt(d_k)
scores.masked_fill_(attn_mask, -1e9)
attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/139595546

https://www.cnblogs.com/neopenx/p/4806006.html

Original: https://blog.csdn.net/weixin_42253689/article/details/113838263
Author: 咖乐布小部
Title: Transformer 中的mask