attention_score = torch.matmul(Query, Key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.head_size)

这是一个计算attention得分的公式，其中Query和Key都是输入的张量，transpose(-1, -2)是对Key的最后两个维度进行转置，math.sqrt(self.head_size)是对头数进行平方根处理，head_size是头的数量。这个公式的作用是计算Query和Key之间的相似度，并用得分对Value进行加权平均，得到最终的输出。这是Transformer模型中Multi-Head Attention的核心计算过程。

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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。

``` scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) \ / math.sqrt(d_k) ```

这是一个PyTorch（一种基于张量的深度学习框架）代码片段，它通常用于计算多头注意力机制（Multi-Head Attention）中的相似度分数，这是Transformer模型中一个关键组件。这里我将逐行解释：

1. `scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))`:
- `torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))`：`query` 和 `key` 都是张量（Tensor），在这里它们通常代表在注意力机制中查询和键的矩阵。`transpose(-2, -1)` 表示将 `key` 的最后一个两个维度（即列和行）进行转置。这是因为注意力机制期望查询向量与键向量的对应元素相乘，而 `key` 被设计为列向量，所以需要转置为行向量。

2. `/ math.sqrt(d_k)`:
- `d_k` 是 `query` 或 `key` 向量的维度（通常是每个头上的通道数或特征数）。除以这个平方根的作用是规范化相似度得分，通常称为归一化（Normalization），目的是为了使梯度更新更加稳定。在多头注意力中，这种归一化可以防止较大的维度对得分产生过大影响。

3. 结果 `scores` 是查询向量 `query` 与键向量 `key` 相乘并归一化后的结果，它的形状通常与查询相同，但最后一维与键相同，表示查询向量对于所有键的相似度得分。这个得分会在后续计算中决定哪些键（即哪些信息）应被赋予更高的权重。