注意力机制重要参数选取pytorch 案例代码

在 PyTorch 中，我们可以使用 `nn.MultiheadAttention` 模块来实现注意力机制。该模块的一些重要参数包括：

- `embed_dim`：输入嵌入向量的维度。
- `num_heads`：头的数量。
- `dropout`：Dropout 比率。
- `bias`：是否使用偏置项。
- `add_bias_kv` 和 `add_zero_attn`：是否添加偏置键值对和注意力权重。

下面是一个使用 `nn.MultiheadAttention` 的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入向量
x = torch.randn(10, 32, 64)

# 定义注意力模块
attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=64, num_heads=8, dropout=0.1)

# 计算注意力输出
output, attn_weights = attn(x, x, x)

在上面的例子中，我们定义了一个输入大小为 (10, 32, 64) 的张量 `x`，其中 10 表示序列长度，32 表示批次大小，64 表示嵌入向量的维度。我们使用 `nn.MultiheadAttention` 定义了一个具有 8 个头的注意力模块，并将输入张量 `x` 作为查询、键和值输入。最后，我们计算出了注意力输出 `output` 和注意力权重 `attn_weights`。

此外，我们还可以使用其他的注意力模块，例如 `torch.nn.self_attn`，该模块也支持类似的参数设置。