输出transformer注意力权重

Transformer 模型中的注意力权重可以通过多种方式获得。在自注意力机制中，注意力权重可以通过计算查询（Q）和键（K）之间的点积得到。在多头注意力机制中，可以通过对多个查询-键-值（QKV）对进行点积计算并将结果合并得到。此外，在交叉注意力机制中，可以通过计算解码器输出与编码器输出之间的点积来获得注意力权重。注意力权重表示了模型对输入序列中不同位置的关注程度，可以用于理解模型对输入的处理过程。请说明你更感兴趣的是哪种注意力权重的输出方式，以便我可以为你提供更具体的答案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【万字长文】深度解析 Transformer 和注意力机制（含完整代码实现）](https://blog.csdn.net/jarodyv/article/details/130867562)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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