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구현하며 배우는 Transformer

Multi Head Attention에 Cross Attention 반영하기 - 02

코드 오타가 있는것 같습니다.

80

jsmak

작성한 질문수 5

0

torch.manual_seed(123)

HIDDEN_SIZE = 256
NUM_HEADS = 4
DEC_Q_SEQ_LEN = 10
ENC_K_SEQ_LEN = 20
BATCH_SIZE = 2

dec_tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("klue/bert-base")
dec_sentences = ["안녕하세요 여러분", "이것은 긴 문장입니다"]
dec_input_ids, dec_pad_mask = get_input_ids_mask(dec_tokenizer, sentences, max_length=DEC_Q_SEQ_LEN)
sentences --> dec_sentences

transformer_decoder.ipynb 사소한 것이이지만.. 좋은 강의 감사드립니다.

새해 복 많이 받으세요...

딥러닝 pytorch encoder-decoder bert transformer

답변 2

0

권 철민

안녕하십니까,

아, 그렇군요. 찾아 주셔서 감사합니다. 실습 코드 수정 완료 후 업로드 했습니다.

감사합니다.

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. jsmak님.

트랜스포머 강의를 들으시면서 코드 오타를 발견하신 점 지적해 주셔서 감사합니다. 말씀하신 코드에서 sentences 대신 dec_sentences로 수정이 필요하다는 부분이 맞습니다. 이와 같은 사소한 오타라도 코드의 정상 실행에 영향을 미칠 수 있으니 꼭 정확히 수정하셔야 합니다.

이와 관련된 혹시 참고가 될만한 게시글들이 있다면 다음 링크에서 참고하실 수 있을 것 같습니다:
- Code Error in Transformer Implementation with PyTorch
- Tips on Debugging PyTorch Models

추가적으로 강의에서 제공한 노트북 파일과 함께 강의 영상을 보면서 수정한 부분을 직접 실행해 보시면, 트랜스포머 모델을 구현하는 데 있어 많은 도움이 될 것입니다.

새해 복 많이 받으시고, 더 궁금한 점 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서도 답변해 주실 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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