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代码

def precompute_pos_cis(dim: int, end: int = int(32 * 1024), theta: float = 1e6):freqs = 1.0 / (theta ** (torch.arange(0, dim, 2)[: (dim // 2)].float() / dim))t = torch.arange(end, device=freqs.device)  # type: ignorefreqs = torch.outer(t, freqs).float()  # type: ignorepos_cis = torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs)  # complex64return pos_cisdef apply_rotary_emb(xq, xk, pos_cis):def unite_shape(pos_cis, x):ndim = x.ndimassert 0 <= 1 < ndimassert pos_cis.shape == (x.shape[1], x.shape[-1])shape = [d if i == 1 or i == ndim - 1 else 1 for i, d in enumerate(x.shape)]return pos_cis.view(*shape)xq_ = torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))xk_ = torch.view_as_complex(xk.float().reshape(*xk.shape[:-1], -1, 2))pos_cis = unite_shape(pos_cis, xq_)xq_out = torch.view_as_real(xq_ * pos_cis).flatten(3)xk_out = torch.view_as_real(xk_ * pos_cis).flatten(3)return xq_out.type_as(xq), xk_out.type_as(xk)

代码解释

这段代码实现了 旋转位置编码（Rotary Position Embedding, RoPE），用于在 Transformer 自注意力机制中引入相对位置信息，提升模型的捕捉能力。下面详细拆解代码的核心逻辑。

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函数 1: precompute_pos_cis

作用：预计算 旋转位置编码的相位因子，即 复数形式的角度信息。

def precompute_pos_cis(dim: int, end: int = int(32 * 1024), theta: float = 1e6): freqs = 1.0 / (theta ** (torch.arange(0, dim, 2)[: (dim // 2)].float() / dim)) t = torch.arange(end, device=freqs.device)  # type: ignore freqs = torch.outer(t, freqs).float()  # type: ignore pos_cis = torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs)  # complex64 return pos_cis 

代码解析

1. 计算角频率 (freqs)

   freqs = 1.0 / (theta ** (torch.arange(0, dim, 2)[: (dim // 2)].float() / dim))
   

   • dim 是输入的特征维度（比如 dim=16）。
   • torch.arange(0, dim, 2)[: (dim // 2)] 生成 [0, 2, 4, ..., dim-2] 的索引，然后取前 dim//2 个。
   • 计算 freqs = 1.0 / (theta ** (index / dim))，即 指数衰减的频率（类似于 Sinusoidal PE）。

2. 构造位置 t

   t = torch.arange(end, device=freqs.device)
   

   • t 是一个长度为 end（默认 32K）的整数序列 [0, 1, 2, ..., end-1]，表示序列中的位置索引。

3. 计算 t 和 freqs 的外积

   freqs = torch.outer(t, freqs).float()
   

   • torch.outer(t, freqs) 计算 时间 t 与角频率 freqs 的外积，得到一个矩阵：
     

     这个矩阵表示每个位置 t_i 对应的角度。

4. 转换为极坐标的复数表示

   pos_cis = torch.polar(torch.ones_like(freqs), freqs)  # complex64
   

   • torch.polar(r, θ) 创建复数：
     

   • pos_cis 是 复数编码的旋转因子，后续会与查询 (xq) 和键 (xk) 相乘，实现旋转变换。

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函数 2: apply_rotary_emb

作用：将预计算的旋转嵌入 pos_cis 应用于 xq（查询）和 xk（键），完成 旋转位置编码的实际应用。

def apply_rotary_emb(xq, xk, pos_cis): def unite_shape(pos_cis, x): ndim = x.ndim assert 0 <= 1 < ndim assert pos_cis.shape == (x.shape[1], x.shape[-1]) shape = [d if i == 1 or i == ndim - 1 else 1 for i, d in enumerate(x.shape)] return pos_cis.view(*shape) 

1. unite_shape(pos_cis, x)：调整 pos_cis 形状

作用：将 pos_cis 形状变换，以匹配 xq 的形状，方便广播计算。

• xq.shape = (B, L, D)（批量、序列长度、特征维度）
• pos_cis.shape = (L, D)
• 目标形状：(1, L, D) 适配 xq

shape = [d if i == 1 or i == ndim - 1 else 1 for i, d in enumerate(x.shape)]

• 只在 序列维 (L) 和最后一维 (D) 维持原尺寸，其余地方设置为 1，保证广播机制正确执行。

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2. 复数化 xq 和 xk

xq_ = torch.view_as_complex(xq.float().reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2))
xk_ = torch.view_as_complex(xk.float().reshape(*xk.shape[:-1], -1, 2))

• 输入 xq, xk 形状: (B, L, D)
• reshape(*xq.shape[:-1], -1, 2) 变成 (B, L, D/2, 2)，把 D 维度拆成 两个部分，对应于 复数的实部和虚部。
• torch.view_as_complex() 将最后一维 (2,) 转换为 复数格式 (B, L, D/2)。

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3. 应用旋转变换

pos_cis = unite_shape(pos_cis, xq_)
xq_out = torch.view_as_real(xq_ * pos_cis).flatten(3) 
xk_out = torch.view_as_real(xk_ * pos_cis).flatten(3) 

• xq_ * pos_cis 执行复数乘法，相当于对 xq_ 旋转 pos_cis 指定的角度。
• torch.view_as_real() 将复数转换回实数 (B, L, D/2, 2)。
• .flatten(3) 重新恢复 (B, L, D) 形状。

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4. 返回结果

return xq_out.type_as(xq), xk_out.type_as(xk)

• 确保返回数据类型和 xq, xk 一致。

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总结

1. precompute_pos_cis(dim, end, theta)

• 生成旋转角度信息，以 复数 形式存储位置编码。
• 公式：
  [
  e^{i\theta} = \cos(\theta) + i\sin(\theta)
  ]

2. apply_rotary_emb(xq, xk, pos_cis)

• 将旋转编码应用到查询 xq 和键 xk
• 具体步骤：
  1. 调整 pos_cis 形状 适配 xq。
  2. 转换 xq, xk 为复数（实部 + 虚部）。
  3. 执行复数乘法（旋转操作）。
  4. 转换回实数，恢复 (B, L, D) 形状。

最终，这个过程增强了注意力机制，使其具有相对位置编码能力，提升了 Transformer 在长序列建模中的表现。

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示例

import torch# 设置超参数
dim = 16  # 特征维度
seq_len = 10  # 序列长度
batch_size = 2  # 批量大小
head_dim = dim // 2  # 假设 head_dim = dim / 2# 预计算旋转嵌入
pos_cis = precompute_pos_cis(dim, end=seq_len)# 生成模拟的 xq 和 xk
xq = torch.randn(batch_size, seq_len, dim)  # (B, L, D)
xk = torch.randn(batch_size, seq_len, dim)  # (B, L, D)# 打印原始维度
print(f"原始 xq 维度: {xq.shape}")
print(f"原始 xk 维度: {xk.shape}")
print(f"预计算 pos_cis 维度: {pos_cis.shape}")

原始 xq 维度: torch.Size([2, 10, 16])
原始 xk 维度: torch.Size([2, 10, 16])
预计算 pos_cis 维度: torch.Size([10, 8])

# 应用旋转嵌入
xq_out, xk_out = apply_rotary_emb(xq, xk, pos_cis)# 打印转换后的维度
print(f"转换后 xq 维度: {xq_out.shape}")
print(f"转换后 xk 维度: {xk_out.shape}")

转换后 xq 维度: torch.Size([2, 10, 8, 2])
转换后 xk 维度: torch.Size([2, 10, 8, 2])

广播机制的作用

xq_ = torch.randn(2, 10,16) 
pos_cis= torch.randn(1, 10,16) 
print((xq_ * pos_cis).shape)

torch.Size([2, 10, 16])

广播规则

当进行 xq_ * pos_cis 这样的逐元素乘法时，PyTorch 会根据广播规则（broadcasting rules）来扩展 pos_cis 使其匹配 xq_ 的形状。

广播细节

1. xq_ 形状是 (2, 10, 16)
2. pos_cis 形状是 (1, 10, 16)

根据广播规则：

• 1 可以扩展成 2（沿 batch 维度），变成 (2, 10, 16)
• 10 和 16 维度匹配，不需要改变

所以 pos_cis 自动扩展 成 (2, 10, 16)，然后进行逐元素相乘，最终结果形状仍然是 (2, 10, 16)。

如果形状不兼容

如果 pos_cis 是 (10, 16)，它的 shape 实际上是 (10, 16) → (1, 10, 16)，仍然可以广播。
但是如果 pos_cis 是 (10, 1), 它会变成 (1, 10, 1)，那么广播到 (2, 10, 16) 时 1 会扩展到 16，仍然能进行逐元素运算。
如果 pos_cis 是 (3, 10, 16)，和 xq_ 的 2 不匹配，就会报错。

总结

pos_cis 形状 (1, 10, 16) 通过广播扩展到 (2, 10, 16)，因此 xq_ * pos_cis 的结果仍然是 (2, 10, 16)。