keras如何把单头自注意力转换为多头自注意力

在Keras中，可以使用MultiHeadAttention来实现将单头自注意力转换为多头自注意力。这个函数将输入的query、key和value矩阵分别进行线性变换，然后将它们分成多个头，分别进行注意力计算，最后将多头的结果通过线性变换和拼接操作合并起来得到最终的输出。

具体实现可以参考以下代码：

from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention, Dense

# 定义多头自注意力层
multi_head_attention = MultiHeadAttention(num_heads=4, key_dim=64)

# 定义输出的Dense层
output_dense = Dense(units=64, activation='relu')

# 输入矩阵
input_matrix = ...

# 进行多头自注意力计算
multi_head_output = multi_head_attention(input_matrix, input_matrix, input_matrix)

# 对多头输出进行线性变换和拼接
output = output_dense(multi_head_output)

在这里，我们使用了4个头，每个头的key和value矩阵的维度为64。输入矩阵和输出矩阵的维度可以根据具体的问题来确定。