keras实现multi-head self-attention代码

以下是使用Keras实现multi-head self-attention的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer, Dense, Dropout, LayerNormalization


class MultiHeadAttention(Layer):
    def __init__(self, num_heads, embedding_dim, dropout_rate=0.1):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.dropout_rate = dropout_rate

        assert embedding_dim % self.num_heads == 0

        self.depth = embedding_dim // self.num_heads

        self.query_dense = Dense(embedding_dim)
        self.key_dense = Dense(embedding_dim)
        self.value_dense = Dense(embedding_dim)

        self.dropout = Dropout(dropout_rate)
        self.output_dense = Dense(embedding_dim)

    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, inputs):
        query, key, value, mask = inputs['query'], inputs['key'], inputs['value'], inputs['mask']
        batch_size = tf.shape(query)[0]

        query = self.query_dense(query)
        key = self.key_dense(key)
        value = self.value_dense(value)

        query = self.split_heads(query, batch_size)
        key = self.split_heads(key, batch_size)
        value = self.split_heads(value, batch_size)

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

        if mask is not None:
            mask = tf.cast(mask, tf.float32)
            mask = tf.expand_dims(mask, axis=1)
            scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        attention_weights = self.dropout(attention_weights)

        output = tf.matmul(attention_weights, value)
        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_output = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.embedding_dim))
        output = self.output_dense(concat_output)

        return output

在上面的代码中，我们定义了一个名为MultiHeadAttention的自定义Keras层，该层实现了multi-head self-attention。这个层接收四个输入：query，key，value和mask。query，key和value都是张量，而mask是可选的，用于掩盖不相关的序列元素。

在call方法中，我们首先将query、key和value分别传递到三个密集层中。然后，我们将每个张量分成num_heads个头，通过对头进行矩阵乘法，计算每个头的注意力权重。注意力权重被应用于value，然后我们将每个头的输出拼接在一起，并通过一个密集层进行传递。最后，我们返回输出张量。

我们还实现了一个split_heads方法，该方法将张量沿着深度维度分成num_heads个头，并将其转置以便于计算注意力权重。