使用pytorch框架构建多头注意力机制的代码

好的，下面是使用PyTorch框架实现多头注意力机制的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads, hidden_dim):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.head_dim = hidden_dim // num_heads

        self.q_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.k_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.v_linear = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.output_linear = nn.Linear(hidden_dim, input_dim)

    def attention(self, q, k, v):
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32))
        attention_weights = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention_weights, v)
        return output

    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)

        # Linear transformation for Query, Key and Value
        q = self.q_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        k = self.k_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)
        v = self.v_linear(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).transpose(1, 2)

        # Calculate attention
        attention = self.attention(q, k, v)

        # Concatenate multiple heads
        concat_attention = attention.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.hidden_dim)

        # Linear transformation for output
        output = self.output_linear(concat_attention)

        return output

以上代码中，MultiHeadAttention 类继承自 nn.Module，实现了一个多头注意力机制。在 __init__ 方法中，我们定义了输入维度 input_dim、头数 num_heads 和隐藏层维度 hidden_dim 等超参数。然后，我们定义了四个线性变换层，分别对输入进行线性变换。

在 attention 方法中，我们实现了注意力计算公式。首先，将输入的查询、键和值进行矩阵乘法，得到注意力得分矩阵 scores。然后，通过 softmax 函数对 scores 进行归一化，得到注意力权重矩阵 attention_weights。最后，将注意力权重矩阵与值进行加权求和，得到输出 output。

在 forward 方法中，我们首先将输入进行线性变换，然后将线性变换后的结果分成多个头进行注意力计算。最后，将多个头的结果进行拼接，并通过一个线性变换层进行输出。

使用该类时，可以将其作为一个子模块嵌入到其他的神经网络中，例如 Transformer 等模型中。