基于tensorflow写一个多头自注意力机制的代码

好的，我可以为您提供一个基于Tensorflow的多头自注意力机制的代码：

import tensorflow as tf

# 定义Multi-Head Attention层
class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model, dropout_rate):
        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.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units = d_model)
        self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units = d_model)
        self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units = d_model)
        
        self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate = dropout_rate)
        self.final_dense = tf.keras.layers.Dense(units = d_model)
        
    def scaled_dot_product_attention(self, query, key, value, mask):
        # 计算query和key之间的点积
        matmul_qk = tf.matmul(query, key, transpose_b = True)
        
        # 将点积除以√d_k
        depth = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
        logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(depth)
        
        # 将mask加到logits上
        if mask is not None:
            logits += (mask * -1e9)
        
        # 计算softmax概率分布
        attention_weights = tf.nn.softmax(logits, axis = -1)
        
        # 加dropout
        attention_weights = self.dropout(attention_weights)
        
        # 计算加权和
        output = tf.matmul(attention_weights, value)
        
        return output, attention_weights
        
    def split_heads(self, inputs, batch_size):
        inputs = tf.reshape(inputs, shape = (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(inputs, perm = [0, 2, 1, 3])
        
    def call(self, query, key, value, mask):
        batch_size = tf.shape(query)[0]
        
        # 通过query，key和value获取Q、K和V
        query = self.query_dense(query)
        key = self.key_dense(key)
        value = self.value_dense(value)
        
        # 将Q、K和V拆分成多头
        query = self.split_heads(query, batch_size)
        key = self.split_heads(key, batch_size)
        value = self.split_heads(value, batch_size)
        
        # 通过注意力机制获取输出
        attention, _ = self.scaled_dot_product_attention(query, key, value, mask)
        
        # 将多头连接起来
        attention = tf.transpose(attention, perm = [0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(attention, shape = (batch_size, -1, self.d_model))
        
        # 将多头连接后的结果通过一个线性层
        outputs = self.final_dense(concat_attention)
        
        return outputs

上面的代码定义了一个Multi-Head Attention层，用于实现多头自注意力机制。这个层接收四个输入张量：query，key，value和mask。其中，query、key和value的shape都为（batch_size, seq_len, d_model），mask的shape为（batch_size, 1, seq_len, seq_len）。

这个层首先通过query_dense、key_dense和value_dense对query、key和value进行线性变换，得到Q、K和V张量。然后，将Q、K和V拆分成self.num_heads个头，分别通过scaled_dot_product_attention计算每个头的输出。

在计算每个头的输出时，要将mask加到logits上。由于softmax会使得数字很小（甚至为0），所以将mask乘以一个很大的负数（-1e9）可以让softmax后的概率分布让被mask的位置变成0。

最后，将所有头的输出拼接在一起，通过一个线性层得到最终的输出。在拼接之前，需要对transpose操作进行转置。

希望这个代码能解答您的疑问！