F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1)是什么意思

这是一个softmax函数的调用，用于计算一个矩阵的每一行的softmax概率。其中，k、q和v都是矩阵，v的形状为(n, d)，n表示行数，d表示每行的维度。torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1]))用于对d进行开方操作，以便在计算softmax时考虑到维度的影响。dim=1表示对每一行进行softmax操作。

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class Atten_model(torch.nn.Module): def __init__(self, in_dim,out_dim): super(Atten_model, self).__init__() self.k = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.q = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.v = nn.Linear(in_dim, out_dim) self.relu = nn.ReLU() def forward(self,x): # k q v 均将x从in_dim转变为out_dim，特征拓展、特征对应一个权重 k = self.k(x) q = self.q(x) v = self.v(x) # 点乘计算注意力 atten = F.softmax((k*q)/torch.sqrt(torch.tensor(v.shape[1])), dim = 1) # 特征值 out = atten * v return self.relu(out)

这是一个继承自torch.nn.Module的类，名为Atten_model。它有两个输入参数in_dim和out_dim，分别表示输入数据的维度和输出数据的维度。在初始化函数__init__中，它创建了三个线性层，分别用于计算输入x的key、query和value。同时，它还创建了一个ReLU激活函数。在forward函数中，它对输入x进行计算，并返回结果。具体的计算方法可以根据实际情况进行调整。

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): 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 = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(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 = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有：

- d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。
- num_heads：表示attention头的数量。

输入的维度是：

- Q, K, V：三个输入张量的维度都为 [batch_size, seq_length, d_model]，其中batch_size代表batch的大小，seq_length代表输入序列的长度，d_model代表输入向量的维度。
- mask：一个shape为[batch_size, 1, seq_length, seq_length]的张量，用于掩盖无效的位置，使得在计算注意力矩阵时，注意力矩阵中无效位置对应的权重为0。如果没有无效位置，则可以设置为None。