keras实现MHSA

MHSA（Multi-Head Self-Attention）是一种常用的注意力机制，在自然语言处理等领域中广泛应用。在Keras中，可以通过自定义层来实现MHSA。

以下是一个简单的Keras实现MHSA的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

class MultiHeadSelfAttention(layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads=8):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        if embed_dim % num_heads != 0:
            raise ValueError(f"embedding dimension = {embed_dim} should be divisible by number of heads = {num_heads}")
        self.projection_dim = embed_dim // num_heads
        self.query_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.key_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.value_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.combine_heads = layers.Dense(embed_dim)

    def attention(self, query, key, value):
        score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
        dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
        scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key)
        weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1)
        output = tf.matmul(weights, value)
        return output, weights

    def separate_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.projection_dim))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, inputs):
        batch_size = tf.shape(inputs)[0]
        query = self.query_dense(inputs)
        key = self.key_dense(inputs)
        value = self.value_dense(inputs)
        query = self.separate_heads(query, batch_size)
        key = self.separate_heads(key, batch_size)
        value = self.separate_heads(value, batch_size)
        attention, weights = self.attention(query, key, value)
        attention = tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim))
        output = self.combine_heads(concat_attention)
        return output

在上面的代码中，我们首先定义了一个`MultiHeadSelfAttention`类，它继承了Keras的`layers.Layer`类。在`__init__`方法中，我们定义了注意力机制的一些参数，包括嵌入维度`embed_dim`和头数`num_heads`。然后我们定义了四个全连接层，用于将输入数据映射到查询（query）、键（key）和值（value）空间，以及将多头注意力的结果合并起来。

在`attention`方法中，我们首先计算得分矩阵，然后对其进行缩放，然后使用softmax函数将其转化为概率分布。最后，我们将概率分布与值矩阵相乘得到注意力机制的输出。

在`separate_heads`方法中，我们将多头的维度分离，并将其交换到正确的位置上。

在`call`方法中，我们首先对输入数据进行查询、键和值的映射，然后将它们分离成多个头。接下来，我们将多头注意力应用到每个头上，并将结果合并起来。最后，我们将合并的结果通过全连接层进行映射，得到最终的输出。

使用上面的代码，我们可以轻松地在Keras中实现MHSA，并将其应用于各种自然语言处理任务中。