pytorch1.10中MultiheadAttention及TransformerEncoder当中mask的相关代码理解及使用_pytorch的multihead源码

一、MultiheadAttention

  在pytorch1.10版本当中自带的multiheadattention的源代码如下。基本思路和上一篇哈佛实现transformer中的多头注意力机制差不多。也就是把hidden_size先除以head_num再分别做self_attention，最后concat在一起。
  需要理解的就是这当中的key_padding_mask以及attn_mask。

class MultiheadAttention(nn.Module):
    __constants__ = ['batch_first']
    bias_k: Optional[torch.Tensor]
    bias_v: Optional[torch.Tensor]

    def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout=0., bias=True, add_bias_kv=False, add_zero_attn=False,
                 kdim=None, vdim=None, batch_first=False, device=None, dtype=None) -> None:
        factory_kwargs = {'device': device, 'dtype': dtype}
        super(MultiheadAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.kdim = kdim if kdim is not None else embed_dim
        self.vdim = vdim if vdim is not None else embed_dim
        self._qkv_same_embed_dim = self.kdim == embed_dim and self.vdim == embed_dim

        self.num_heads = num_heads
        self.dropout = dropout
        self.batch_first = batch_first
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim, "embed_dim must be divisible by num_heads"

        if self._qkv_same_embed_dim is False:
            self.q_proj_weight = Parameter(torch.empty((embed_dim, embed_dim), **factory_kwargs))
            self.k_proj_weight = Parameter(torch.empty((embed_dim, self.kdim), **factory_kwargs))
            self.v_proj_weight = Parameter(torch.empty((embed_dim, self.vdim), **factory_kwargs))
            self.register_parameter('in_proj_weight', None)
        else:
            self.in_proj_weight = Parameter(torch.empty((3 * embed_dim, embed_dim), **factory_kwargs))
            self.register_parameter('q_proj_weight', None)
            self.register_parameter('k_proj_weight', None)
            self.register_parameter('v_proj_weight', None)

        if bias:
            self.in_proj_bias = Parameter(torch.empty(3 * embed_dim, **factory_kwargs))
        else:
            self.register_parameter('in_proj_bias', None)
        self.out_proj = NonDynamicallyQuantizableLinear(embed_dim, embed_dim, bias=bias, **factory_kwargs)

        if add_bias_kv:
            self.bias_k = Parameter(torch.empty((1, 1, embed_dim), **factory_kwargs))
            self.bias_v = Parameter(torch.empty((1, 1, embed_dim), **factory_kwargs))
        else:
            self.bias_k = self.bias_v = None

        self.add_zero_attn = add_zero_attn

        self._reset_parameters()

    def _reset_parameters(self):
        if self._qkv_same_embed_dim:
            xavier_uniform_(self.in_proj_weight)
        else:
            xavier_uniform_(self.q_proj_weight)
            xavier_uniform_(self.k_proj_weight)
            xavier_uniform_(self.v_proj_weight)

        if self.in_proj_bias is not None:
            constant_(self.in_proj_bias, 0.)
            constant_(self.out_proj.bias, 0.)
        if self.bias_k is not None:
            xavier_normal_(self.bias_k)
        if self.bias_v is not None:
            xavier_normal_(self.bias_v)

    def __setstate__(self, state):
        # Support loading old MultiheadAttention checkpoints generated by v1.1.0
        if '_qkv_same_embed_dim' not in state:
            state['_qkv_same_embed_dim'] = True

        super(MultiheadAttention, self).__setstate__(state)

    def forward(self, query: Tensor, key: Tensor, value: Tensor, key_padding_mask: Optional[Tensor] = None,
                need_weights: bool = True, attn_mask: Optional[Tensor] = None) -> Tuple[Tensor, Optional[Tensor]]:
        
        if self.batch_first:
            query, key, value = [x.transpose(1, 0) for x in (query, key, value)]

        if not self._qkv_same_embed_dim:
            attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward(
                query, key, value, self.embed_dim, self.num_heads,
                self.in_proj_weight, self.in_proj_bias,
                self.bias_k, self.bias_v, self.add_zero_attn,
                self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias,
                training=self.training,
                key_padding_mask=key_padding_mask, need_weights=need_weights,
                attn_mask=attn_mask, use_separate_proj_weight=True,
                q_proj_weight=self.q_proj_weight, k_proj_weight=self.k_proj_weight,
                v_proj_weight=self.v_proj_weight)
        else:
            attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward(
                query, key, value, self.embed_dim, self.num_heads,
                self.in_proj_weight, self.in_proj_bias,
                self.bias_k, self.bias_v, self.add_zero_attn,
                self.dropout, self.out_proj.weight, self.out_proj.bias,
                training=self.training,
                key_padding_mask=key_padding_mask, need_weights=need_weights,
                attn_mask=attn_mask)
        if self.batch_first:
            return attn_output.transpose(1, 0), attn_output_weights
        else:
            return attn_output, attn_output_weights
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1、attn_mask

  按照之前的理解来说，attn_mask的维度应该是（batch_size,seq_len,seq_len），但是在跑代码的时候却发现这样输入是有问题的，他总是会抛出同一个错误：

  这个问题说明，在高版本的pytorch当中，attn_mask的输入不再是（batch_size,seq_len,seq_len）而应该变成（batch_size*head_num,seq_len,seq_len）。意思就是要在attn_mask构造时将每个头的mask都要考虑上，原代码默认每个头的attn_mask是不同的。

2、key_padding_mask

  和attn_mask不一样，这个参数的目的在于限制padding的影响。如果input_id经过padding之后的维度是（2，5），那么key_padding_mask的维度也是（2，5）。
  例子如下。如果一个句子utter2的token长度为3，padding之后的长度为5，那么对应的key_mask就是[0,0,0,1,1]。
  特别注意： 一般来说，在论文中（也就是我之前提到过的哈佛复现的transformer中）对mask的理解为True位置参与attention，但是在pytorch实现中，官方文档说明：bool类型时，True位置不参与attention，False位置参与attention。byte类型时，非0位置不参与attention，0位置参与attention。

utter1=torch.rand(5,10)
utter2=torch.rand(3,10)
input=pad_sequence([utter1,utter2],padding_value=0,batch_first=True)
key_mask1=torch.tensor([0,0,0,0,0])
key_mask2=torch.tensor([0,0,0,1,1])
key_mask=torch.stack([key_mask1,key_mask2])
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