add_position_encoding

paddle.fluid.layers. add_position_encoding ( input, alpha, beta, name=None ) [源代码]

该OP将输入inpu中每个位置（序列中的位置）的特征与对应的位置编码加权求和，位置编码可参考论文：Attention Is All You Need

输出的计算公式如下：

\[\begin{split}PE(pos, 2i) &= \sin{(pos / 10000^{2i / P})}\\ PE(pos, 2i + 1) &= \cos{(pos / 10000^{2i / P})}\\ Out(:, pos, i) &= \alpha * input(:, pos, i) + \beta * PE(pos, i)\end{split}\]
其中：

  • PE(pos, 2i): pos位置对应的编码中偶数特征位上的值

  • PE(pos, 2i + 1): pos位置对应的编码中奇数特征位上的值

参数

  • input (Variable) – Tensor或LoD level为1的LoDTensor。Tensor时，其形状为 \([N, M, P]\)，其中 \(N\) 表示batch size， \(M\) 表示序列长度，\(P\) 为特征维度大小；LoDTensor时，其形状为 \([N, P]\)，其中 \(N\) 表示所有序列长度之和，\(P\) 为特征维度大小。数据类型为float32或float64。

  • alpha (float) – 加权求和时输入input的权重系数

  • beta (float) – 加权求和时位置编码的权重系数

  • name (str，可选) – 具体用法请参见 Name，一般无需设置，默认值为None。

返回

加上位置编码后的Tensor或LoDTensor，和输入（input）具有相同数据类型和形状及LoD信息。

返回类型

Variable

代码示例

import paddle

tensor = paddle.randn([16, 32, 64])
position_tensor = paddle.fluid.layers.add_position_encoding(
      input=tensor, alpha=1.0, beta=1.0)