# ... (省略注意力头部分的实现)帮我把这部分补齐

在深度学习特别是自然语言处理中，"注意力头"（Attention Heads）是Transformer模型的重要组成部分，用于在序列数据中捕捉不同位置之间的依赖关系。这部分通常是通过Multi-Head Attention机制实现的，它会将原始输入通过多次线性变换并结合不同的权重（由自注意力计算得到），生成多个独立的关注焦点。

假设你的代码已经包含了Transformer模块的基本结构，例如编码器和解码器，那么省略的注意力头部分可能如下所示（使用PyTorch的例子）：

import torch
from torch.nn import Linear, Dropout

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = d_model // num_heads
        self.wq = Linear(d_model, d_model)
        self.wk = Linear(d_model, d_model)
        self.wv = Linear(d_model, d_model)
        self.fc = Linear(d_model, d_model)
        self.dropout = Dropout(0.1)

    def attention(self, query, key, value):
        scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.head_dim)
        attn_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
        attn_output = torch.matmul(attn_weights, value)
        return attn_output, attn_weights

    def forward(self, q, k, v):
        batch_size = q.size(0)

        # Split into heads
        q = self.wq(q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        k = self.wk(k).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = self.wv(v).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Perform attention
        attn_output, _ = self.attention(q, k, v)

        # Combine heads and apply final linear layer
        attn_output = attn_output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        attn_output = self.fc(attn_output)
        attn_output = self.dropout(attn_output)
        
        return attn_output

这个部分定义了一个`MultiHeadAttention`类，包含线性层（wq、wk、wv和fc）、softmax函数以及前向传播函数，用于创建注意力头并整合结果。

如果你需要帮助理解和实现这部分，可以告诉我，我会进一步详细解释。