self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias)

这段代码使用 PyTorch 中的 nn.Linear 模块，创建一个线性变换层 self.qkv，将输入的维度从 dim 变换为 dim*3。其中，参数 bias 控制是否使用偏置项。这个线性变换层的作用是将输入的 query、key、value 矩阵分别通过一个线性变换，得到它们在新空间中的表示。这个操作通常被称作 QKV 线性映射，是自注意力机制中重要的一步。

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class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

这是一个实现了注意力机制的神经网络模块，主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop表示输出结果的dropout率，with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。

在实现中，首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim，然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换，得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True，则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量；否则直接使用输入作为查询、键、值向量。

接着，计算注意力分数，即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale，然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均，得到最终的输出结果。

另外，为了考虑不同位置之间的关系，在实现中还引入了相对位置编码。具体来说，通过计算每个位置之间的相对距离，得到一个相对位置编码矩阵，然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table，并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时，将查询向量和键向量的相对位置编码相加，从而考虑不同位置之间的相对关系。

class MultiHeadGraphAttention(torch.nn.Module): def __init__(self, num_heads, dim_in, dim_k, dim_v): super(MultiHeadGraphAttention, self).__init__() #"dim_k and dim_v must be multiple of num_heads" assert dim_k % num_heads == 0 and dim_v % num_heads == 0 self.num_heads = num_heads self.dim_in = dim_in self.dim_k = dim_k self.dim_v = dim_v self.linear_q = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_k = torch.nn.Linear(dim_in, dim_k, bias=False) self.linear_v = torch.nn.Linear(dim_in, dim_v, bias=False) self.leaky_relu = torch.nn.LeakyReLU(negative_slope=0.2) self._nor_fact = 1 / sqrt(dim_k // num_heads)

这是一个实现多头图注意力机制的 PyTorch 模块。该模块将输入的节点特征矩阵作为 Q（查询）、K（键）和 V（值）三个线性变换的输入，并将其分别映射为 dim_k、dim_k 和 dim_v 维的特征矩阵。然后，将这些特征矩阵按照 num_heads 头进行切分，每个头的维度为 dim_k/num_heads 和 dim_v/num_heads，然后进行注意力计算。最后将每个头的结果拼接在一起，经过一次线性变换输出。其中，_nor_fact 是一个归一化因子，用于控制注意力的大小。

需要注意的是，这个模块只处理了节点之间的注意力计算，如果要考虑边上的权重信息，还需要在输入特征矩阵中加入边的特征信息，并在计算注意力时将其考虑进去。