transfomer编码器部分的掩码机制怎么用算法和代码实现？

掩码机制的目的是在模型输入序列中标识不可见的标记，以便模型在解码时不会查看到这些标记。在transformer编码器部分，掩码机制用于在多头自注意力机制中实现序列的分段，以便模型不会在当前时间步查看到序列的后续部分。

通过算法和代码实现掩码机制，可以使用一个包含1和0的矩阵来对序列进行掩码处理。在多头自注意力机制中，就是在计算注意力权重时，在softmax之前将掩码矩阵乘以-1e9，以防止注意力权重分配到被掩码的位置。

以下是python代码实现掩码机制：

import tensorflow as tf

# 构建掩码矩阵
def create_padding_mask(seq):
  seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)
  # 添加额外的维度以将填充加到注意力对数（logits）
  return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # (batch_size, 1, 1, seq_len)

# 在多头注意力中使用掩码
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
  # 展平K与Q矩阵
  dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
  qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)

  # 缩放点积注意力
  scaled_attention_logits = qk / tf.math.sqrt(dk)

  # 添加掩码
  if mask is not None:
    scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

  # softmax获取权重
  attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
  output = tf.matmul(attention_weights, v)
  return output, attention_weights