我的疑问就是attention_dim 也是相同的，每个循环操作怎么就不同了 ？

对于每个循环，attention_dim的计算包括两个部分：Dense层和Softmax函数。由于输入数据input_data是相同的，因此在每个循环中，执行Dense层的输出是相同的。但是，由于Softmax函数是非线性函数，因此输出会受到输入数据的微小变化而变化，因此即使输入数据相同，每次循环中通过Softmax函数计算得到的attention_dim向量也会略有不同。因此，每次循环得到的attention_dim向量是略有不同的，最终得到的attention_dim_list也是不同的。

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for i in range(head_num): attention_dim = Dense(int(input_data.shape[-1]), activation='tanh')(input_data) attention_dim = Activation('softmax')(attention_dim) attention_dim = multiply([attention_dim, attention_time]) attention_dim_list.append(attention_dim) 问下每循环一次，执行相同的操作，每次的结果有什么不同吗

每次循环中，执行的操作都是相同的，即将输入数据通过Dense层和激活函数tanh进行转换，然后再通过Softmax函数进行归一化，最后与attention_time矩阵相乘，得到每个头部的注意力权重。不同的是，每次循环中使用的是不同的attention_time矩阵，这是由于多头自注意力机制需要将输入数据分成多个头部进行处理，每个头部使用不同的权重矩阵进行计算，从而得到不同的注意力权重。因此，每次循环的结果是不同的，得到的是不同头部的注意力权重向量。

attention_time = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(input_data) attention_time = Activation('softmax')(attention_time) # 定义特征维度注意力机制 attention_dim_list = [] for i in range(head_num): attention_dim = Dense(int(input_data.shape[-1]), activation='tanh')(input_data) attention_dim = Activation('softmax')(attention_dim) attention_dim = multiply([attention_dim, attention_time]) attention_dim_list.append(attention_dim) 每次参与运算的attention_time也是相同的，看不出每次循环有什么不同

在这段代码中，每次循环中使用的attention_time确实是相同的，因为attention_time的计算只涉及一次TimeDistributed Dense层的操作，而不涉及循环。在循环中，每个头部的注意力权重向量都是由attention_time和不同的权重矩阵attention_dim相乘得到的，因此每个头部的注意力权重向量是不同的。但是，由于attention_time在循环外面计算，因此对于不同的循环来说，attention_time确实是相同的。