在Pytorch中多头注意力机制中，att_mask和key_padding_mask是两个重要的参数，用于在计算注意力权重时对特定位置进行控制和屏蔽。 att_mask 可以用来处理无效位置和限制位置关系，而 key_padding_mask 则可以用于屏蔽输入序列中的填充部分。

key_padding_mask指的是在encoder和Decoder的输入中，由于每个batch的序列长短不一，被padding的内容需要用key_padding_mask来标识出来，然后在计算注意力权重的时候忽略掉这部分信息。 同时，尤其值得一提的是谷歌开源的bert代码中，里面的参数attention_mask其实指的就是这里的key_padding_mask. 由于在实现多头注意力时需要考虑到各种情况下的掩码，因此在这里需要先对这部分内容进行介绍。 在Transformer中，主要有两个地方会用到掩码这一机制。

2024年3月28日 · 对 decoder-only模型 结构详细介绍，涉及attn_mask的掩码原理实现和展示，decoder解码策略. ① attention_mask的掩码使用上三角使其实现只看到左侧内容，看不到右侧内容。 ② decoder解码策略：主要实现贪心解码，了解decoder动态生成token的原理。 …

memory_key_padding_mask – the ByteTensor mask for memory keys per batch (optional). 这里面最大的区别就是*mask和*_key_padding_mask,至于*是src还是tgt，memory，这不重要，模块出现在encoder，就是src，出现在decoder，就是tgt，decoder每个block的第二层和encoder做cross attention的时候，就是memory。

2020年2月26日 · mask （掩码、掩膜）是 深度学习 中的常见操作。 简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层 掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，因此常用于构建张量的过滤器（见下图）。 按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。 从任务适应性上，mask在图像和 自然语言处理 中都广为应用，其应用包括但不局限于：图像兴趣区提取、图像屏蔽、图像结构特征提 …

2024年12月19日 · encoder block包含了 multi-head self-attention，而decoder block包含了 masked multi-head self-attention 以及 cross-attention。 本篇文章以代码的形式解读这三个attention的共性和区别。

在神经网络中处理序列数据时，src_mask和src_key_padding_mask都是常见的遮罩方式，用于指定哪些位置需要被忽略或掩盖。 src_mask通常用于处理填充序列，而src_key_padding_mask通常用于处理输入序列中的无效位置。

在Transformer模型中，mask机制是一种用于在 self-attention 中的技术，用以控制不同token之间的注意力交互。具体来说，Transformer中使用两种类型的mask： padding mask 和sequence mask。 Padding mask（填充掩码）：在自注意力机制中，句子中的所有单词都会参与计算。

2022年5月7日 · mask（掩码 、掩膜）是 深度学习 中的常见操作。 简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，因此常用于构建张量的过滤器（见下图）。 按照上述定义，非线性激活 函数 Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。 从任务适应性上，mask在图像和 自然语言处理 中都广为应用，其应用包括但不局限于：图像兴趣区提取、图像屏蔽、图像结构特征提 …

2019年3月20日 · masking：指示定长的序列中哪些是原本文的数据，哪些是padding后的数据，以便神经网络区分. 神经网络的输入需要一个规整的张量，但是很多情况下是数据本身无法规整。 例如句子，有长有短。 比如下面的样本， ["Hello", "world", "!"], ["How", "are", "you", "doing", "today"], ["The", "weather", "will", "be", "nice", "tomorrow"], 然后我们通过字到ID映射，变为. [71, 1331, 4231], [73, 8, 3215, 55, 927], [83, 91, 1, 645, 1253, 927],