query_layer = self.transpose_for_scores(mixed_query_layer)

这条代码的作用是将输入张量 `mixed_query_layer` 进行 reshape，以便进行多头注意力计算。具体来说，`mixed_query_layer` 的形状为 `(batch_size, sequence_length, num_attention_heads, attention_head_size)`，但在进行多头注意力计算时，需要将 `num_attention_heads` 和 `attention_head_size` 这两个维度合并成一个新的维度，即 `hidden_size`。因此，`transpose_for_scores` 函数会将 `mixed_query_layer` 张量的最后两个维度进行交换，得到一个形状为 `(batch_size, num_attention_heads, sequence_length, attention_head_size)` 的新张量 `query_layer`，以便进行后续的多头注意力计算。

相关问题

x = self.pooling_layer(x.transpose(1, 2)).squeeze()

这行代码是对输入的张量 x 进行池化操作和压缩操作，具体解释如下：

1. `x.transpose(1, 2)`：将张量 x 的第 1 维和第 2 维交换，相当于将形状为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的张量转置为形状为 `(batch_size, hidden_size, seq_len)` 的张量，这是为了将每个时间步上的隐藏状态作为一整个向量进行池化。

2. `self.pooling_layer`：这是一个池化层，它可以对输入的张量进行不同类型的池化，如平均池化、最大池化等。

3. `self.pooling_layer(x.transpose(1, 2))`：将转置后的张量 x 传入池化层中进行池化，得到形状为 `(batch_size, hidden_size, 1)` 的张量。

4. `squeeze()`：将形状中为 1 的维度压缩掉，得到形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的张量。

因此，这行代码的作用是将形状为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的张量 x 进行池化和压缩操作，得到形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的张量，作为模型的输出。

attention_scores = torch.matmul(query_layer, key_layer.transpose(-1, -2))

这是一个用于计算self-attention中的注意力分数矩阵的代码，其中query_layer和key_layer是通过对输入序列进行线性变换得到的查询矩阵和键矩阵。这个矩阵乘法操作可以理解为将query_layer中的每个向量与key_layer中的每个向量进行点积，从而得到一个注意力分数矩阵。注意力分数矩阵的每个元素表示查询向量与对应键向量的相似度，越大表示两个向量越相关，越小表示两个向量越不相关。