# Plusonetoincludethebeginning-of-sequencetoken d2l.show_heatmaps(dec_self_attention_weights[:, :, :, :len(translation.split()) + 1], xlabel=’Key positions’, ylabel=’Query positions’, titles=[’Head %d’ % i for i in range(1, 5)], figsize=(7, 3.5)) d2l.show_heatmaps(dec_inter_attention_weights, xlabel=’Key positions’, ylabel=’Query positions’, titles=[’Head %d’ % i for i in range(1, 5)], figsize=(7, 3.5))

这段代码用于展示解码器的自注意力权重和交叉注意力权重的热图。首先，使用`d2l.show_heatmaps`函数显示解码器自注意力权重的热图，其中包括解码器每个头部的注意力权重。注意力权重的形状为[2, 4, 6, 11]，其中2表示两个隐藏层，4表示四个注意力头部，6表示序列长度，11表示注意力权重对应的键（key）和查询（query）的位置。在热图中，x轴表示键的位置，y轴表示查询的位置。

接下来，使用相同的方式显示解码器交叉注意力权重的热图，同样包括解码器每个头部的注意力权重。交叉注意力权重的形状与自注意力权重相同。

这些热图可以帮助我们理解模型在不同位置上的注意力分布情况，从而更好地理解模型的翻译过程。

相关问题

解释d2l.show_heatmaps(attention_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(0),

这段代码的作用是用来展示注意力权重矩阵的热力图。其中，attention_weights是一个注意力权重矩阵，unsqueeze(0).unsqueeze(0)的作用是将矩阵的维度扩展为(1, 1, seq_len_q, seq_len_k)，其中seq_len_q和seq_len_k分别是查询序列和键序列的长度。展示热力图的过程可以通过调用d2l.plot_heatmap函数来实现。

d2l.show_heatmaps不显示图像怎么办

如果 `d2l.show_heatmaps` 函数没有显示图像，可以尝试以下几种方法：

1. 确认代码中是否有调用 `plt.show()` 或 `plt.savefig()` 的语句，这些语句通常用来显示或保存图像。

2. 检查 `P` 是否是一个正确的矩阵或数组，其维度应该是 2。

3. 检查 `cmap` 是否是一个有效的颜色映射名称。可以参考 Matplotlib 的文档来查看可用的颜色映射。

4. 检查 `figsize` 是否设置得太小，导致图像无法显示。可以尝试将其设置为更大的值。

5. 确认 Matplotlib 库是否正确安装，并且当前使用的是正确的绘图后端。可以尝试在代码中添加以下语句来设置绘图后端：

   import matplotlib
   matplotlib.use('TkAgg')

如果上述方法都无法解决问题，可以尝试在代码中添加一些调试语句，例如打印变量或调用 Matplotlib 的其他绘图函数，来帮助定位问题所在。