``` p_attn = F.softmax(scores, dim = -1) ```

这段代码是在使用PyTorch（F是其内置的函数库）对注意力机制进行操作，具体来说是在执行softmax函数。以下是代码的逐行解释：

1. `p_attn`：这是一个变量名，表示“概率注意力”，它将被用来存储softmax函数的结果，即注意力分配的概率分布。

2. `scores`：这是另一个变量，通常在注意力机制中，它是一个二维张量（或数组），包含了不同注意力头（或元素）之间的得分或相似度分数。

3. `F.softmax(scores, dim = -1)`：这是PyTorch中的`softmax`函数调用。`softmax`函数用于将输入的每个元素转换为其概率值，使得所有元素之和为1。其中参数`dim = -1`表示沿着最后一个维度（默认是最长的维度）应用softmax，因为在注意力机制中，通常最后一维表示不同的元素或位置。所以，`scores`矩阵的每一行代表一个位置的注意力分布概率。这样，`p_attn`就得到了一个注意力权重分布，用于加权每个位置对整个序列的重要性。