nn.MultiheadAttention输出

nn.MultiheadAttention的输出是attn_output和attn_output_weights。attn_output是经过多头注意力计算后的输出，它的形状是(batch_size, seq_len, d_model)。attn_output_weights是每个单词在多头注意力中的权重，它的形状是(batch_size, nhead, seq_len, seq_len)。所述，多头注意力将输入的query、key和value通过线性层分别映射为h个头，然后计算每个头的注意力权重，最后将这些头的输出拼接在一起，形成最终的attn_output。提到了这个过程中的计算方式，每个头的计算是通过线性层进行的。中给出了nn.MultiheadAttention的使用方式，可以指定d_model和nhead作为参数来创建一个多头注意力的实例。

相关问题

nn.multiheadattention输入和输出

我可以回答这个问题。nn.multiheadattention是一个PyTorch中的模块，它接受三个输入：查询张量、键张量和值张量。它通过计算注意力权重来将查询张量与键张量匹配，并使用这些权重对值张量进行加权平均。输出是一个与查询张量相同形状的张量。

nn.MultiheadAttention的输入输出

nn.MultiheadAttention是PyTorch中的一个模块，用于实现多头注意力机制。它的输入和输出如下所示：

输入：
- query: shape为(batch_size, seq_len, embed_dim)，表示查询序列的张量。
- key: shape为(batch_size, seq_len, embed_dim)，表示键序列的张量。
- value: shape为(batch_size, seq_len, embed_dim)，表示值序列的张量。
- key_padding_mask: shape为(batch_size, 1, seq_len)，表示键序列的填充掩码，用于屏蔽填充位置的注意力权重。
- attn_mask: shape为(seq_len, seq_len)，表示注意力掩码，用于屏蔽无效的注意力权重。

输出：
- output: shape为(batch_size, seq_len, embed_dim)，表示多头注意力机制的输出张量。
- attn_output_weights: shape为(batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)，表示注意力权重张量。