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2024年3月28日发(作者：车上source是什么意思中文)

multiheadattention代码

对于multihead attention代码，我们需要了解什么是多头注意力机

制，以及如何实现它。

多头注意力机制是自注意力机制的一种扩展形式。自注意力机制是一

种能够学习序列中各个位置之间相互影响的模型，它能够计算出一个

位置需要关注哪些位置，并把这些位置的信息进行加权求和，作为该

位置的表示。而多头注意力机制则是将自注意力机制扩展到了多个头

部，每个头部都可以学习到不同的关注权重，最后将所学习到的表示

进行拼接，最终得到更为丰富的表示。

实现多头注意力机制可以参考以下代码：

```python

import as nn

import torch

class MultiHeadAttention():

def __init__(self, embed_dim, num_heads):

super(MultiHeadAttention, self).__init__()

_dim = embed_dim

_heads = num_heads

_dim = embed_dim // num_heads

_proj = (embed_dim, embed_dim * 3)

_proj = (embed_dim, embed_dim)

def forward(self, inputs, mask=None):

batch_size = (0)

query, key, value = _proj(inputs).chunk(3, dim=-1)

query = (batch_size * _heads, -1,

_dim)

key = (batch_size * _heads, -1,

_dim)

value = (batch_size * _heads, -1,

_dim)

attention_score = (query, ose(-2, -

1))

attention_score = attention_score / (_dim ** 0.5)

if mask is not None:

mask = eze(1)

attention_score = attention__fill(mask == 0,

-1e9)

attention_prob = x(dim=-1)(attention_score)

attention_output = (attention_prob, value)

attention_output = attention_(batch_size, -1,

_dim)

attention_output = _proj(attention_output)

return attention_output

```

其中，`embed_dim`表示词嵌入的维度，`num_heads`表示头部的数

量。在`__init__`函数中，将输入的query、key和value通过线性变换

关系进行融合，然后进行头部的拆分、拼接和计算注意力得分。在

`forward`函数中，先将输入的query、key和value进行头部的拆分，

并进行计算得分，最后输出注意力矩阵。

使用这段代码可以实现多头注意力机制，并在循环神经网络和卷积神

经网络中广泛应用，提高模型的性能和表现。


本文标签： 注意力 进行 机制 位置

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