GPT4:


在 PyTorch 中，nn.MultiheadAttention 是一个实现多头注意力机制的模块，广泛用于自然语言处理和序列模型。它的一个关键参数是 batch_first，这个参数控制着输入张量的形状。

batch_first=True: 当这个参数被设置为 True 时，它指示输入张量的形状应该是 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。这里 batch_size 是每批数据的大小，sequence_length 是序列的长度，embedding_dim 是嵌入向量的维度。

batch_first=False: 当这个参数被设置为 False 时，它指示输入张量的形状应该是 (sequence_length, batch_size, embedding_dim)。这是一种更传统的形状，其中批量维度不是第一个维度。

在你的代码中，当你使用 nn.MultiheadAttention(128, 4, batch_first=True)，这意味着你预期你的输入 x 有形状 (batch_size, sequence_length, 128)。在你的例子中，x 的形状是 (1, 240 * 3, 128)，这意味着 batch_size=1, sequence_length=240*3。

如果你将 batch_first 设置为 False，你需要调整你的输入 x 的形状以匹配 (sequence_length, batch_size, embedding_dim) 的期望格式。这可能需要重新排列张量的维度，例如使用 x.transpose(0, 1) 来交换批量大小和序列长度的维度。


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看看是否有帮助

【 在 feng321 的大作中提到: 】
: https://github.com/microsoft/nni/issues/5134
: 是用了动态分支的原因。改成False就可以输出了。可是我还是没有理解
: self.mul = nn.MultiheadAttention(128, 4, batch_first=False)
: ...................
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FROM 210.12.171.*