如何将单注意力机制转换成多头自注意力机制
时间: 2023-11-13 10:18:10 浏览: 43
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。
相关问题
python实现如何将单注意力机制转换成多头自注意力机制
单注意力机制是指在一个序列中,将每个位置的信息与其他位置的信息进行关联,得到一个加权的表示,而多头自注意力机制是将输入序列分别进行线性变换,再进行多头切分,每个切分头部分别计算注意力,最后将多个头的结果拼接起来得到最终的表示。
具体实现步骤如下:
1. 将输入序列进行线性变换,得到Q、K、V三个矩阵;
2. 将Q、K、V分别进行多头切分,得到多组Q、K、V;
3. 对每组Q、K进行点积操作,得到注意力矩阵;
4. 对注意力矩阵进行softmax归一化处理;
5. 将softmax后的注意力矩阵与对应的V相乘,得到多头注意力矩阵;
6. 将多头注意力矩阵拼接起来,再进行一次线性变换,得到最终的表示。
具体实现可以参考以下代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MultiHeadAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, num_heads):
super(MultiHeadAttention, self).__init__()
self.input_dim = input_dim
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = input_dim // num_heads
self.linear_q = nn.Linear(input_dim, input_dim)
self.linear_k = nn.Linear(input_dim, input_dim)
self.linear_v = nn.Linear(input_dim, input_dim)
self.linear_o = nn.Linear(input_dim, input_dim)
def forward(self, x):
q = self.linear_q(x)
k = self.linear_k(x)
v = self.linear_v(x)
q = q.view(q.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
k = k.view(k.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
v = v.view(v.size(0), -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / self.head_dim ** 0.5
attn_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)
attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(x.size(0), -1, self.input_dim)
attn_output = self.linear_o(attn_output)
return attn_output
```
其中,input_dim表示输入向量的维度,num_heads表示头的数量。在forward函数中,首先进行线性变换,然后将Q、K、V进行多头切分,接着对每组Q、K进行点积操作,进行softmax归一化处理,最后将softmax后的注意力矩阵与对应的V相乘,得到多头注意力矩阵,最后进行拼接和线性变换,得到最终的表示。
将下列自注意力机制的pytorch代码转换为多头自注意力机制的pytorch代码:
以下是将自注意力机制代码转换为多头自注意力机制代码的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, heads):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.heads = heads
self.head_dim = embed_size // heads
assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embed size needs to be divisible by heads"
self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
self.fc_out = nn.Linear(heads*self.head_dim, embed_size)
def forward(self, values, keys, queries, mask):
# Get number of training examples
N = queries.shape[0]
# Split embedding into self.heads pieces
values = values.reshape(N, -1, self.heads, self.head_dim)
keys = keys.reshape(N, -1, self.heads, self.head_dim)
queries = queries.reshape(N, -1, self.heads, self.head_dim)
# Transpose dimensions
values = values.transpose(1,2) # (N, heads, seq_length, head_dim)
keys = keys.transpose(1,2) # (N, heads, seq_length, head_dim)
queries = queries.transpose(1,2) # (N, heads, seq_length, head_dim)
# Calculate the energy
energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys])
# queries shape: (N, heads, query_len, head_dim),
# keys shape: (N, heads, key_len, head_dim)
# energy shape: (N, heads, query_len, key_len)
if mask is not None:
energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
# Apply softmax to get attention scores
attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3)
# Multiply attention scores with values to get context vectors
out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values])
# attention shape: (N, heads, query_len, key_len)
# values shape: (N, heads, key_len, head_dim)
# out shape: (N, query_len, heads, head_dim)
# Concatenate context vectors
out = out.reshape(N, -1, self.heads*self.head_dim)
# Apply final linear layer
out = self.fc_out(out)
return out
```
可以看到,多头自注意力机制的代码在 `__init__` 中添加了用于切分和拼接张量的头数变量 `heads` 和头维度变量 `head_dim`,并在 `forward` 中对输入张量进行分割、转置、矩阵乘法等操作,以实现多头自注意力机制的计算。
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