线性注意力机制代码实现

线性注意力机制通常用于自注意力（Self-Attention）模型中，如Transformer架构下的Transformer Encoder模块。这是一种计算注意力权重的方式，它直接基于输入序列元素之间的线性关系，而不是像传统的全连接注意力那样需要复杂的矩阵运算。

以下是一个简单的线性注意力机制的伪代码示例（假设输入是一个二维张量`Q`代表查询，`K`和`V`分别代表键和值，`d_model`是隐藏层维度）：

# 张量维度
Q = torch.tensor([[...]], dtype=torch.float32) # Query (形状: [batch_size, seq_len, d_model])
K = torch.tensor([[...]], dtype=torch.float32) # Key (形状: [batch_size, seq_len, d_model])
V = torch.tensor([[...]], dtype=torch.float32) # Value (形状: [batch_size, seq_len, d_model])

# 线性变换得到注意力系数（形状: [batch_size, seq_len, seq_len])
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_model)

# 归一化（通常是softmax）
attention_weights = softmax(attention_scores, dim=-1)

# 加权求和，得到上下文向量（形状: [batch_size, seq_len, d_model])
context_vectors = torch.matmul(attention_weights, V)

在这个例子中，softmax函数用于将注意力得分转换为概率分布，然后按照这些概率对值进行加权求和，生成每个位置的上下文表示。