Transformer中query、key和value的状态为什么要是 contiguous？

Transformer中query、key和value的状态为什么要是 contiguousd值？

在阅读Transformer模型的相关代码时，会发现query、key和value都会有contiguous()化操作，如下所示：

...
query_states = query_states.contiguous()
key_states = key_states.contiguous()
value_states = value_states.contiguous()
...

为何要执行这一步呢？？？

了解什么是contiguous

在深度学习和张量操作中，"连续"（contiguous）是指张量在内存中的存储方式。具体来说，一个张量是连续的，如果它的元素在内存中是按顺序存储的，并且没有间隔或跳跃。这种存储方式对于许多张量操作是高效的，因为它们可以利用内存的局部性来加速计算。

为什么需要连续的张量

性能优化：许多张量操作（如 view、transpose 等）要求张量是连续的。如果张量不是连续的，这些操作可能会创建一个新的连续张量副本，这会增加内存使用并降低性能。
避免错误：某些操作（特别是底层实现的操作，如 CUDA 内核）可能无法正确处理非连续张量，导致运行时错误或不正确的结果。

如何检查张量是否连续

你可以使用 PyTorch 提供的 is_contiguous() 方法来检查一个张量是否是连续的：

import torch

x = torch.randn(3, 4)
print(x.is_contiguous())  # 输出: True

y = x.transpose(0, 1)
print(y.is_contiguous())  # 输出: False

在这个例子中，x 是连续的，但 y 不是，因为 transpose 操作改变了张量的存储顺序。

如何使张量连续

你可以使用 contiguous() 方法将一个张量转换为连续的张量：

y_contiguous = y.contiguous()
print(y_contiguous.is_contiguous())  # 输出: True

在 `JambaSdpaAttention` 中的具体应用

在 JambaSdpaAttention 类中，有以下代码段用于确保查询、键和值的状态是连续的：

if query_states.device.type == "cuda" and attention_mask is not None:
    query_states = query_states.contiguous()
    key_states = key_states.contiguous()
    value_states = value_states.contiguous()

作用：这段代码确保了在设备是 CUDA 并且提供了注意力掩码的情况下，查询、键和值的状态是连续的。
意义：
- CUDA 设备：在 GPU 上进行计算时，连续的张量可以显著提高性能，因为 GPU 对于连续内存访问有更好的优化。
- 注意力掩码：某些版本的 PyTorch 中，torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention 在处理非连续输入时可能会出现 bug。通过调用 .contiguous() 确保张量是连续的，可以避免这个问题。

示例

假设我们有一个非连续的张量 query_states，并且我们在 CUDA 设备上进行计算：

import torch

# 创建一个非连续的张量
query_states = torch.randn(2, 3, 4).transpose(1, 2)

# 检查是否连续
print(query_states.is_contiguous())  # 输出: False

# 将其转换为连续的张量
query_states = query_states.contiguous()

# 再次检查是否连续
print(query_states.is_contiguous())  # 输出: True

通过这种方式，JambaSdpaAttention 确保了在计算注意力时使用的张量是连续的，从而提高了计算效率并避免了潜在的错误。

如果你有更多具体的问题或需要进一步解释某个部分，请告诉我！

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