self-attention怎样使用残差连接

在深度学习中，残差连接（residual connection）是一种非常流行的技术，它可以帮助解决深层神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题。在使用self-attention时，我们可以通过残差连接来改进模型。

具体来说，我们可以将输入x通过一个self-attention层得到输出y，然后将y与输入x相加，得到最终的输出z，即z = x + y。这里的加法是按元素进行的，即每个位置的值都加起来。

残差连接的作用是将输入信号直接传递到输出层，从而帮助信息更容易地传递。因为残差连接不会改变输入的维度，所以可以避免梯度消失和梯度爆炸的问题。同时，残差连接也可以帮助模型收敛更快，提高模型的准确率。

需要注意的是，在使用残差连接时，输入和输出的维度应该一致，如果不一致，需要使用一个全连接层将输入的维度转换为输出的维度。

相关问题

self-attention代码pytorch

### 回答1：
以下是一个使用PyTorch实现self-attention的示例代码：

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, query, mask):
        # Get number of training examples
        N = query.shape[0]
        
        # Get sequence length
        query_len, key_len, value_len = query.shape[1], keys.shape[1], values.shape[1]
        
        # Split embedding into self.heads pieces
        query = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        
        # Transpose to get dimensions (N, self.heads, query_len, self.head_dim)
        query = query.permute(0, 2, 1, 3)
        keys = keys.permute(0, 2, 1, 3)
        values = values.permute(0, 2, 1, 3)
        
        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [query, keys])
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
        
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3)
        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads * self.head_dim)
        out = self.fc_out(out)
        
        return out

这是一个实现self-attention的自定义PyTorch模块。模块的构造函数接受两个参数：embed_size和heads。embed_size是词嵌入的维度，heads是要分成多少个子头（也就是要进行多少次并行计算）。

forward函数接受四个参数：values、keys、query和mask。values、keys和query都是形状为（batch_size，sequence_length，embed_size）的张量，表示输入的词嵌入向量。mask是一个形状为（batch_size，sequence_length）的张量，用于掩盖一些词，避免它们对计算产生影响。

该模块将输入张量按子头分组，并使用nn.Linear层来获取值、键和查询。然后使用torch.einsum函数计算能量（又称为得分），并使用softmax函数计算注意力分布。最后，使用torch.einsum函数将值与注意力相乘，得到输出张量。最后，通过一个线性层这个实现的SelfAttention模块使用的是Multi-head Self-Attention的方法，将输入的embed_size维度按照子头数heads进行拆分，对每个子头进行独立的注意力计算，最后将所有子头的注意力计算结果进行拼接并使用一个全连接层进行最终输出。

具体来说，该模块将输入的query、keys、values张量先reshape成（batch_size，sequence_length，heads，head_dim）的形状，其中head_dim是embed_size除以heads得到的整数。然后，通过nn.Linear层将query、keys、values分别映射到形状为（batch_size，sequence_length，heads，head_dim）的张量，这里使用的是线性映射，所以没有使用激活函数。

接着，通过torch.einsum函数计算得分（能量），这里使用了 "nqhd,nkhd->nhqk" 的形式，其中n表示batch_size，q、k、v、h、d分别表示query_len、key_len、value_len、heads、head_dim的缩写。这个公式的意思是计算query和key之间的相似度，即得分，得到一个形状为（batch_size，heads，query_len，key_len）的张量。

如果提供了掩码mask，则通过masked_fill方法将mask中值为0的位置填充为负无穷，避免这些位置的词对得分产生影响。接着，通过softmax函数计算注意力分布，得到一个形状为（batch_size，heads，query_len，key_len）的张量。

最后，通过torch.einsum函数将values与注意力相乘得到输出张量，这里使用了 "nhql,nlhd->nqhd" 的形式，将注意力分布与values相乘，得到一个形状为（batch_size，heads，query_len，head_dim）的张量，然后reshape成（batch_size，query_len，heads*head_dim）的形状，即拼接所有子头的结果。最后通过一个全连接层进行线性变换，得到形状为（batch_size，query_len，embed_size）的输出张量。

需要注意的是，该实现没有使用任何层归一化或残差连接等技巧，如果需要在模型中使用Self-Attention，建议使用更完整的Self-Attention模块，例如Transformer。

### 回答2：
self-attention是一种用于自然语言处理任务的技术，其可以在输入序列中找到关键词并将其与其他词汇建立联系，从而增强模型对输入信息的理解。在pytorch中，可以通过以下代码实现self-attention：

首先，定义一个SelfAttention类：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, inputs):
        attention_scores = self.attention_weights(inputs)
        attention_scores = torch.tanh(attention_scores)
        attention_weights = self.softmax(attention_scores)
        context_vector = attention_weights * inputs
        context_vector = context_vector.sum(dim=1, keepdim=True)
        
        return context_vector, attention_weights

这里使用了Linear模块来创建注意力权重，并使用Softmax激活函数将权重标准化至0到1之间。然后，使用tanh函数将注意力分数缩放至[-1，1]，以便更好地捕捉关键字之间的关系。最后，将输入序列和注意力权重相乘以获得上下文向量，该向量包含输入序列中最重要的信息。

接下来，我们可以使用SelfAttention模块来构建一个LSTM模型，示例如下：

class LSTMModel(nn.Module):
  def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout=0.2):
    super(LSTMModel, self).__init__()
    self.hidden_size = hidden_size
    self.num_layers = num_layers
    self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout, bidirectional=True)
    self.attention = SelfAttention(hidden_size)
    self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, output_size)
  
  def forward(self, inputs):
    lstm_out, _ = self.lstm(inputs)
    context, attention_weights = self.attention(lstm_out)
    output = self.fc(context.squeeze())
    
    return output, attention_weights

在该示例中，先使用nn.LSTM模块来定义LSTM层，然后将其传输给SelfAttention模块获取上下文向量而不是使用LSTM最终时间步长的隐藏状态。最后，将上下文向量传递给全连接层以获得最终的输出结果。使用SelfAttention模块可以提高模型在自然语言处理任务中的性能，尤其适用于多项任务和较长的文本序列。

### 回答3：
self-attention是一种注意力机制，用于将输入序列中不同位置的信息加权，以便在模型中动态地捕捉相关信息。PyTorch的self-attention模块用于实现这种机制，并且可以在多个应用中使用。

在PyTorch中，self-attention的实现方式是使用torch.nn.MultiheadAttention模块。该模块定义了一个多头注意力机制，用于处理输入序列中的不同位置之间的关系。它采用这些位置之间的相似性来构建加权向量表示输入序列，并将这些向量合并成单个向量。在实际应用中，该模块的输入可以是一个张量序列，输出则是一个与输入序列形状相同的张量序列。使用该模块的代码如下：

import torch.nn as nn
import torch

class SelfAttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, heads):
        super(SelfAttentionLayer, self).__init__()

        self.input_size = input_size
        self.heads = heads

        assert input_size % heads == 0 

        self.head_dim = input_size // heads

        self.query = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.key = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.value = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)

        self.fc = nn.Linear(heads * self.head_dim, input_size)


    def forward(self, x):
        # Get batch size and sequence length properly
        batch_size, seq_len, input_size = x.size()
        
        # Split input into heads and process
        x = x.view(batch_size * seq_len, self.heads, self.head_dim)
        
        # Perform the linear transformations
        Q = self.query(x)
        K = self.key(x)
        V = self.value(x)
        
        # Perform multi-head attention
        Q = Q.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size * self.heads, seq_len, self.head_dim)
        K = K.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size * self.heads, seq_len, self.head_dim)
        V = V.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size * self.heads, seq_len, self.head_dim)

        dot = torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2))
        dot = dot / torch.sqrt(torch.tensor(self.input_size).float())

        softmax = nn.Softmax(dim=2)
        attention = softmax(dot)

        out = torch.bmm(attention, V)

        # Reshape output to the input size
        out = out.view(batch_size, seq_len, self.heads * self.head_dim)

        # Perform the final linear transformation
        out = self.fc(out)

        return out

该代码使用了一个自注意力层（SelfAttentionLayer），以实现动态地编码输入序列信息的功能。该层将输入张量输入到一个linear层，然后将其拆分成多个头向量。然后，该模块对每个头向量执行线性变换并以此计算注意力分数。使用softmax函数对注意力分数进行归一化，并将它们作为权重，加权地合并输入向量。最后，该模块将这些加权向量传递到另一个线性层，以产生模块的输出张量。

总的来说，使用self-attention的模型可以更好地处理输入序列，适用于各种神经网络应用领域，如自然语言处理、图像处理和语音识别等。使用PyTorch实现可让开发者更方便地利用这种技术，从而更快速地构建出复杂的模型。

multi-head-self-attention代码,并对它进行分析

### 回答1：
以下是 multi-head-self-attention 的代码示例：

class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % self.num_heads == 
        self.depth = d_model // self.num_heads
        self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.fc = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x, mask=None):
        batch_size = x.size()
        Q = self.Wq(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth).transpose(1,2)
        K = self.Wk(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth).transpose(1,2)
        V = self.Wv(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth).transpose(1,2)

        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.depth)
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == , -1e9)

        attention = F.softmax(scores, dim=-1)
        context = torch.matmul(attention, V)
        context = context.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size, -1, self.num_heads*self.depth)

        output = self.fc(context)
        return output

这是一个用于实现多头自注意力机制的 PyTorch 模块。它接受一个大小为 (batch_size, seq_len, d_model) 的输入张量 x，并返回一个大小相同的输出张量。num_heads 参数指定了要使用的头数，d_model 参数指定了输入和输出张量的特征维度。

在 forward 方法中，首先使用三个线性层 Wq、Wk 和 Wv 将输入张量 x 映射到查询、键和值张量 Q、K 和 V。然后将它们分别重塑为大小为 (batch_size, num_heads, seq_len, depth) 的张量，并通过 transpose 方法将头和序列维度交换，以便在计算注意力得分时进行矩阵乘法。

得分张量 scores 通过除以 math.sqrt(self.depth) 进行缩放，并在需要时使用 mask 张量进行掩码。然后使用 softmax 函数计算注意力张量 attention，并将其与值张量 V 相乘以获得上下文张量 context。

最后，将 context 张量重塑为大小为 (batch_size, seq_len, d_model) 的张量，并通过一个额外的线性层 fc 进行变换，以获得最终的输出张量。

### 回答2：
multi-head-self-attention是一种用于自然语言处理任务的机制，其通过多个头（head）并行计算来加强注意力机制。下面我们对multi-head-self-attention的代码进行分析：

首先，代码会接收一个输入tensor，该tensor的维度为(batch_size, seq_len, dim)，其中batch_size表示批次中的样本数量，seq_len表示序列长度，dim表示每个词向量的维度。

接着，代码会进行一系列线性变换，包括将输入tensor乘上权重矩阵进行维度变换，使得输入tensor的维度变为(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim)。其中，num_heads表示头的数量，head_dim表示每个头的维度。

然后，代码会对维度变换后的tensor进行reshape操作，使每个头的维度与原始输入tensor一致，这样可以方便计算每个头的注意力权重。

接下来，代码会计算每个头的注意力权重。注意力权重的计算包括三个步骤：首先，通过对每个头的词向量进行线性变换生成查询（query）、键（key）和值（value）向量；其次，计算每个头的注意力分数，即query与key的点积再经过softmax函数进行归一化；最后，将注意力分数与value相乘，并将结果相加，得到每个头的输出向量。

随后，代码会将每个头的输出向量拼接起来，并通过一个线性变换将维度转换为原始输入tensor的维度，即(batch_size, seq_len, dim)。

最后，代码会对输出tensor进行一些后续的处理，如添加残差连接和层归一化等，以增强模型的表达能力和稳定性。

总的来说，multi-head-self-attention通过引入多个头并行计算，能够捕捉到不同层次的语义信息，增强了模型对序列中各个位置的关注程度，提升了自然语言处理任务的性能。该代码实现了multi-head-self-attention的关键步骤，即将输入tensor进行维度变换、计算注意力权重并加权求和，最后通过线性变换重建输出tensor。