python pytorch中的函数_Transformer_encoder_layer_fwd是什么?

fafcakar  于 2024-01-05  发布在  Python
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我在lib/python3.11/site-packages/torch/_C/_VariableFunctions.pyi文件the function is called here中遇到了PyTorch的function _transformer_encoder_layer_fwd
但是我没有找到关于这个函数的任何细节。为什么可以调用这个函数?如何调用?

  1. def _transformer_encoder_layer_fwd(src: Tensor, embed_dim:
  2. _int, num_heads: _int,
  3. qkv_weight: Tensor,
  4. qkv_bias: Tensor,
  5. proj_weight: Tensor,
  6. proj_bias: Tensor,
  7. use_gelu: _bool,
  8. norm_first: _bool,
  9. eps: _float,
  10. norm_weight_1: Tensor,
  11. norm_bias_1: Tensor,
  12. norm_weight_2: Tensor,
  13. norm_bias_2: Tensor,
  14. ffn_weight_1: Tensor,
  15. ffn_bias_1: Tensor,
  16. ffn_weight_2: Tensor,
  17. ffn_bias_2: Tensor,
  18. mask: Optional[Tensor] = None,
  19. mask_type: Optional[_int] = None) -> Tensor:

字符串
...
该函数在torch/_C/_VariableFunctions.pyi中定义
我试图找到这个函数的任何细节,关于如何调用这个函数。但没有结果。

hwamh0ep

hwamh0ep1#

如“快速路径”部分中所述的here,nn.TransformerEncoderLayer的forward()方法可以使用Flash Attention,这是一种使用融合操作的优化自注意实现。但是,如PyTorch文档中所述,要使用闪光注意,必须满足一系列标准。
从PyTorch的GitHub上的Transformer编码器上的实现来看,这个方法调用很可能是应用Flash Attention的地方。

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