keras实现multi-head self-attention代码

### 回答1：
以下是使用Keras实现multi-head self-attention的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MultiHeadAttention(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 % self.num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // self.num_heads
        
        self.wq = keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = keras.layers.Dense(d_model)
        
        self.dense = 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, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask)
        
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
        
        output = self.dense(concat_attention)
        
        return output, attention_weights
    
def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
    matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
    dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
    scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)
    
    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)
    
    return output, attention_weights

在这个例子中，`MultiHeadAttention`是一个继承自Keras的`Layer`的类，它实现了multi-head self-attention。具体来说，`MultiHeadAttention`包括以下几个步骤：

1. 将输入的`q`、`k`、`v`通过三个全连接层（分别是`self.wq`、`self.wk`、`self.wv`）映射到`d_model`维空间。
2. 将映射后的`q`、`k`、`v`分别按照`num_heads`个头进行切分，并将切分后的张量进行维度重排，以便于后续计算。
3. 对切分后的`q`、`k`、`v`进行scaled dot-product attention操作，得到加权后的`v`，以及注意力权重。
4. 将加权后的`v`进行维度重排和拼接，并通过一个全连接层进行线性变换，得到最终的输出。

在实现过程中，需要用到`scaled_dot_product_attention`函数，该函数实现了scaled dot-product attention的计算。具体来说，它包括以下几个步骤：

1. 将`q`和`k`进行矩阵乘法，并除以$\sqrt{d_k}$得到相似度矩阵。
2. 如果有掩码，则将掩码中的位置设置为$-\infty$，以便在softmax之后得到0的注意力权重。
3. 对相似度矩阵进行softmax操作，得到注意力权重。
4. 将注意力权重和`v`进行矩阵乘法，得到加权后的`v`。

需要注意的是，这个实现中的`mask`参数是可选的，如果没有传入掩码，则不进行掩码操作。

### 回答2：
Keras是一个开源的深度学习库，可以用来构建和训练各种类型的神经网络模型。在Keras中实现多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention）需要用到自定义层（Custom Layer）来定义注意力机制和多头机制。

以下是一个使用Keras实现Multi-head Self-Attention的代码示例：

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

class MultiHeadSelfAttention(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads=8):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        if embed_dim % num_heads != 0:
            raise ValueError("Embedding dimension must be divisible by number of heads.")
        self.projection_dim = embed_dim // num_heads
        self.query_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.key_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.value_dense = layers.Dense(embed_dim)
        self.combine_heads = layers.Dense(embed_dim)

    def attention(self, query, key, value):
        score = tf.matmul(query, key, transpose_b=True)
        dim_key = tf.cast(tf.shape(key)[-1], tf.float32)
        scaled_score = score / tf.math.sqrt(dim_key)
        weights = tf.nn.softmax(scaled_score, axis=-1)
        output = tf.matmul(weights, value)
        return output, weights

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

    def call(self, inputs):
        batch_size = tf.shape(inputs)[0]
        query = self.query_dense(inputs)
        key = self.key_dense(inputs)
        value = self.value_dense(inputs)
        query = self.separate_heads(query, batch_size)
        key = self.separate_heads(key, batch_size)
        value = self.separate_heads(value, batch_size)
        attention, weights = self.attention(query, key, value)
        attention = tf.transpose(attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(attention, (batch_size, -1, self.embed_dim))
        output = self.combine_heads(concat_attention)
        return output

# 测试代码
embed_dim = 64
num_heads = 4
inputs = keras.Input(shape=(32, embed_dim))
attention_layer = MultiHeadSelfAttention(embed_dim, num_heads)
outputs = attention_layer(inputs)

print(outputs.shape)

以上代码定义了一个`MultiHeadSelfAttention`类来实现多头自注意力机制。该类继承自Keras层（`keras.layers.Layer`），并在`call`方法中定义了注意力机制的计算流程。在测试代码中，我们输入形状为`(batch_size, seq_length, embed_dim)`的输入张量，并给定了嵌入维度（`embed_dim`）和注意力头数（`num_heads`）。最终的输出形状也是`(batch_size, seq_length, embed_dim)`。

希望以上代码对你有所帮助！