tf.keras.layers.multiheadattention的用法

`tf.keras.layers.MultiHeadAttention` 是 TensorFlow 中的一个多头注意力机制层，用于处理序列数据中的交互信息，常用于自然语言处理（NLP）任务中。

该层接收三个输入：`query`、`key` 和 `value`。其中，`query` 和 `key` 用于计算注意力权重，`value` 则是根据注意力权重来加权求和得到的输出。多头注意力机制的思想是将注意力机制在不同的“头”上并行运行，以捕捉不同的关注点，提高模型的表现力。

以下是 `tf.keras.layers.MultiHeadAttention` 的基本用法：

import tensorflow as tf

# 定义输入
query = tf.keras.Input(shape=(None, 64))
key = tf.keras.Input(shape=(None, 64))
value = tf.keras.Input(shape=(None, 64))

# 定义多头注意力层
attention = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(num_heads=8, key_dim=64)
output = attention(query, key, value)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=[query, key, value], outputs=output)

其中，`num_heads` 表示头的数量，`key_dim` 表示每个头的维度。在上面的例子中，输入的 `query`、`key` 和 `value` 的形状为 `(batch_size, seq_len, 64)`，表示每个样本由 `seq_len` 个向量组成，每个向量的维度为 64。输出的形状与输入相同。