多头注意力机制添加代码

当使用多头注意力机制时，你需要在代码中添加一些额外的层来实现。以下是一个示例代码片段，展示了如何在注意力层中实现多头注意力机制：

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        assert d_model % num_heads == 0

        self.depth = d_model // num_heads

        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)

        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, v, k, q, mask):
        batch_size = tf.shape(q)[0]

        q = self.wq(q)
        k = self.wk(k)
        v = self.wv(v)

        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)

        scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        scaled_attention_logits /= tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))

        if mask is not None:
            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        output = tf.matmul(attention_weights, v)

        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
        output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))

        output = self.dense(output)

        return output, attention_weights

上述代码演示了如何创建一个名为`MultiHeadAttention`的自定义层。该层接收`num_heads`和`d_model`作为参数，其中`num_heads`表示头的数量，`d_model`表示嵌入维度。在`call`方法中，我们使用全连接层（`Dense`）将查询（`q`），键（`k`）和值（`v`）转换为具有相同维度的张量。然后，我们将这些张量分割成头，并计算注意力分数。最后，我们将头重新组合并通过一个全连接层进行线性变换。

请注意，上述代码是基于TensorFlow的实现，如果你使用其他深度学习框架，可能需要进行一些相应的调整。此外，这只是多头注意力机制的一个简单示例，你还可以根据特定任务和模型的需求进行更多的修改和定制。