如何将单注意力机制转换成多头自注意力机制

单注意力机制是通过计算一个注意力权重向量来计算输入序列中每个位置的加权和表示。而多头自注意力机制则在这个基础上进行了扩展，它将输入序列分割成多个子序列，每个子序列都通过一个单独的注意力机制计算加权和表示，然后将多个子序列的表示拼接在一起形成最终的输出序列。

具体地说，多头自注意力机制包括三个步骤：

1. 分割：将输入序列分割成多个子序列，每个子序列的长度相等。

2. 注意力计算：对于每个子序列，都通过一个单独的注意力机制计算加权和表示。

3. 拼接：将多个子序列的表示拼接在一起形成最终的输出序列。

在注意力计算这一步骤中，每个子序列都可以采用和单注意力机制相同的方式来计算注意力权重向量，但是不同的是，每个子序列的注意力权重向量是独立计算的，这样可以使得模型更好地捕捉不同部分之间的关系。