多头注意力pytorch

多头注意力是一种注意力机制，在深度学习网络中被广泛使用以提升学习效果。它是在Scaled Dot-Product Attention的基础上发展而来的，通过将注意力计算并行应用于多个头（也就是多个Q、K、V矩阵）来突出不同方面的相似性和权重。每个头都能提取不同维度的特征信息，从而更全面地捕捉数据的关联性。在PyTorch中，可以使用以下代码实现多头注意力：

import torch.nn as nn

class MultiheadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, num_heads, dim):
        super().__init__()
        self.heads = nn.ModuleList([MHSA(dim) for _ in range(num_heads)])
        self.linear = nn.Linear(num_heads * dim, dim)
        
    def forward(self, x):
        head_outputs = [head(x) for head in self.heads]
        concat = torch.cat(head_outputs, dim=-1)
        output = self.linear(concat)
        return output

在这个代码中，我们定义了一个MultiheadAttention类，其中包含了多个头（MHSA类）。每个头都有自己的Q、K、V转换矩阵，并且通过并行计算来生成多个头的输出。最后，将多个头的输出进行拼接，并通过线性层进行线性变换，得到最终的多头注意力输出。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [多头注意力机制及其pytorch实现](https://blog.csdn.net/qq_39763246/article/details/124219662)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [多头自注意力机制Pytorch实现](https://blog.csdn.net/S10xuexi/article/details/122972766)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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