keras 多头注意力

Keras 多头注意力（Multi-head Attention）是一种在神经网络中应用注意力机制的方法。注意力机制可以帮助模型关注输入中的不同部分，从而提高模型的性能。

在 Keras 中，可以使用 `tf.keras.layers.MultiHeadAttention` 层来实现多头注意力。这个层接受三个输入：查询（query）、键（key）和数值（value）。查询是用来寻找与目标相关的信息，键和数值则是用来提供信息的。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在 Keras 中使用多头注意力：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention

# 创建多头注意力层
multihead_attention = MultiHeadAttention(
    num_heads=8,  # 注意力头的数量
    key_dim=64,   # 键和数值的维度
)

# 假设我们有一些输入张量
queries = tf.random.normal([32, 10, 64])  # 查询张量
keys = tf.random.normal([32, 20, 64])     # 键张量
values = tf.random.normal([32, 20, 128])  # 数值张量

# 使用多头注意力层进行计算
attention_output = multihead_attention(queries, keys, values)

在这个示例中，我们首先创建了一个 `MultiHeadAttention` 层，指定了注意力头的数量和键/数值的维度。然后，我们提供了查询、键和数值张量作为输入，通过调用多头注意力层进行计算，并得到最后的输出张量。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体任务和模型结构进行适当的调整和使用。