Update.
[picoclvr.git] / graph.py
index a819283..2c7caf8 100755 (executable)
--- a/graph.py
+++ b/graph.py
@@ -14,24 +14,23 @@ import cairo
 
 
 def save_attention_image(
-    filename,
+    filename,  # image to save
     tokens_input,
     tokens_output,
-    # An iterable set of BxHxTxT attention matrices
-    attention_matrices,
-    pixel_scale=8,
-    token_gap=15,
-    layer_gap=25,
-    y_eps=0.5,
-    padding=10,
+    attention_matrices,  # list of 2d tensors T1xT2, T2xT3, ..., Tk-1xTk
     # do not draw links with a lesser attention
     min_link_attention=0,
-    # draw only the strongest links necessary to reache
-    # min_total_attention
+    # draw only the strongest links necessary so that their summed
+    # attention is above min_total_attention
     min_total_attention=None,
     # draw only the top k links
     k_top=None,
     curved=True,
+    pixel_scale=8,
+    token_gap=15,
+    layer_gap=25,
+    y_eps=0.5,
+    padding=10,
 ):
     if k_top is not None:
         am = []
@@ -60,7 +59,7 @@ def save_attention_image(
 
     ctx.set_line_width(0.25)
     for d in range(len(attention_matrices)):
-        at = attention_matrices[d]
+        at = attention_matrices[d].to("cpu")
         ni = torch.arange(at.size(0))[:, None].expand_as(at)
         nj = torch.arange(at.size(1))[None, :].expand_as(at)
         at = at.flatten()