keras实现多头自注意力

可以使用 keras 的 MultiHeadAttention 层来实现多头自注意力。以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention, Dense, Dropout

# 定义输入
inputs = keras.Input(shape=(seq_len, embedding_dim))

# 多头自注意力层
attention_output = MultiHeadAttention(
    num_heads=num_heads, key_dim=key_dim, dropout=dropout
)(inputs, inputs)

# 添加全连接层和 dropout
attention_output = Dense(units=units, activation=activation)(attention_output)
attention_output = Dropout(rate=dropout)(attention_output)

# 定义输出
outputs = Dense(units=output_dim, activation=output_activation)(attention_output)

# 定义模型
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

其中，num_heads 表示头的数量，key_dim 表示每个头的维度，dropout 表示 dropout 的比例，units 表示全连接层的神经元数量，activation 表示激活函数，output_dim 表示输出的维度，output_activation 表示输出的激活函数。