多头注意力机制 代码

多头注意力机制是一种在神经网络中常用的技术，用于加强模型对于不同特征的关注和集成。以下是一个示例代码，展示了如何实现多头注意力机制：

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        
        assert d_model % self.num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // self.num_heads
        
        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
        
    def call(self, v, k, q):
        batch_size = tf.shape(q)[0]
        
        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)
        
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        
        scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))
        
        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        
        output = tf.matmul(attention_weights, v)
        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
        
        output = self.dense(output)
        
        return output, attention_weights

上述代码定义了一个名为`MultiHeadAttention`的自定义层，它接受三个输入：`v`、`k`和`q`。其中，`v`表示value，`k`表示key，`q`表示query。这三个输入经过线性变换后，分别被拆分成多个头（`num_heads`个），然后进行注意力计算并融合。最终的输出是多头注意力机制的结果。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体任务和模型进行适当的修改和调整。