nn.MultiheadAttention是干什么

`nn.MultiheadAttention` 是一个PyTorch中的模块，它实现了多头注意力机制（Multi-Head Attention）。多头注意力机制是一种常用的自注意力机制，在自然语言处理和图像处理中得到广泛应用。在Transformer模型中，多头注意力机制是其中的一个核心组件，用于捕捉输入序列中的关键信息。

具体来说，`nn.MultiheadAttention` 模块接受三个输入张量：查询（query）、键（key）和值（value）。这三个张量的形状都是（sequence_length, batch_size, embedding_dim），其中 sequence_length 代表序列长度，batch_size 代表批量大小，embedding_dim 代表嵌入维度。`nn.MultiheadAttention` 将查询、键和值进行多头切分，即将它们切分成多个头部（num_heads）并进行独立的注意力计算。具体来说，每个头部都有自己的查询、键和值张量，它们分别进行注意力计算后再进行拼接，最终得到多头注意力的结果张量。

多头注意力机制通过将输入进行多头切分，能够捕捉输入中不同位置之间的关系，从而更好地理解序列中的信息。`nn.MultiheadAttention` 模块的输出形状与输入形状相同，都是（sequence_length, batch_size, embedding_dim）。