python实现如何将单注意力机制转换成多头自注意力机制

单注意力机制是指在一个序列中，将每个位置的信息与其他位置的信息进行关联，得到一个加权的表示，而多头自注意力机制是将输入序列分别进行线性变换，再进行多头切分，每个切分头部分别计算注意力，最后将多个头的结果拼接起来得到最终的表示。

具体实现步骤如下：

1. 将输入序列进行线性变换，得到Q、K、V三个矩阵；
2. 将Q、K、V分别进行多头切分，得到多组Q、K、V；
3. 对每组Q、K进行点积操作，得到注意力矩阵；
4. 对注意力矩阵进行softmax归一化处理；
5. 将softmax后的注意力矩阵与对应的V相乘，得到多头注意力矩阵；
6. 将多头注意力矩阵拼接起来，再进行一次线性变换，得到最终的表示。

具体实现可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = input_dim // num_heads
        
        self.linear_q = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_k = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_v = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_o = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
    def forward(self, x):
        q = self.linear_q(x)
        k = self.linear_k(x)
        v = self.linear_v(x)
        
        q = q.view(q.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        k = k.view(k.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = v.view(v.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / self.head_dim ** 0.5
        attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)
        
        attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(x.size(0), -1, self.input_dim)
        attn_output = self.linear_o(attn_output)
        
        return attn_output

其中，input_dim表示输入向量的维度，num_heads表示头的数量。在forward函数中，首先进行线性变换，然后将Q、K、V进行多头切分，接着对每组Q、K进行点积操作，进行softmax归一化处理，最后将softmax后的注意力矩阵与对应的V相乘，得到多头注意力矩阵，最后进行拼接和线性变换，得到最终的表示。