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多头注意力机制pytorch

时间: 2023-08-21 07:13:29 浏览: 157

Pytorch 实现注意力机制

import math import torch import torch.nn as nn import os def file_name_walk(file_dir): for root, dirs, files in os.walk(file_dir): # print(root, root) # 当前目录路径 print(dirs, dirs) # 当前路径下所有子目录 print(files, files) # 当前路径下所有非目录子文件 file_name_walk(/home/kesci/input

多头注意力机制是Transformer、BERT等模型中的核心组件之一。它通过将输入的查询（Q）、键（K）和值（V）进行线性变换，然后将它们分成多个头（head）进行并行计算。每个头都会计算一个注意力权重，然后将这些权重进行加权求和得到最终的输出。在PyTorch中，可以使用torch.nn.MultiheadAttention来实现多头注意力机制。这个函数接受输入的查询、键和值张量，以及头的数量和输出的维度。它会返回多头注意力的输出张量。通过调整头的数量和输出的维度，可以灵活地应用多头注意力机制来适应不同的任务和模型需求。[1][2][3]

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