import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens,num_hiddens, num_heads, 0.5) attention.eval() MultiHeadAttention( (attention): DotProductAttention( (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False) ) (W_q): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_k): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_v): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_o): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) ) batch_size, num_queries, num_kvpairs, valid_lens = 2, 4, 6, torch.tensor([3, 2]) X = torch.ones((batch_size, num_queries, num_hiddens)) # query（2，4，100） Y = torch.ones((batch_size, num_kvpairs, num_hiddens)) # key和value （2，6，100） output = attention(X, Y, Y, valid_lens) # 输出大小与输入的query的大小相同 output.shape torch.Size([2, 4, 100])

这段代码演示了使用之前定义的多头注意力机制 `MultiHeadAttention` 进行前向传播计算的例子。

首先，定义了隐藏层大小 `num_hiddens` 和头数 `num_heads`。然后，创建了一个 `MultiHeadAttention` 实例 `attention`，并传入相应的参数来初始化。

接下来，调用 `eval()` 方法将模型设为评估模式。然后，创建了输入张量 `X` 和 `Y`，分别表示查询序列和键值对序列，它们的形状分别为 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)` 和 `(batch_size, num_kvpairs, num_hiddens)`。这里使用了全1的张量作为示例输入。

接着，调用 `attention` 实例进行前向传播计算，并传入输入张量 `X`、键和值都使用 `Y`，以及有效长度 `valid_lens`。最后，输出了计算结果的形状，即 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)`。

可以看到，输出的形状与输入的查询序列的形状相同，说明多头注意力机制成功地对输入序列进行了处理，并得到了相应的输出。注意，在这个例子中，键和值序列的长度比查询序列长（`num_kvpairs > num_queries`），这是为了展示多头注意力机制能够处理不同长度的序列。

相关问题

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l num_hiddens, num_heads = 100, 5 attention = d2l.MultiHeadAttention(num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_hiddens, num_heads, 0.5) attention.eval() MultiHeadAttention( (attention): DotProductAttention( (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False) ) (W_q): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_k): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_v): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) (W_o): Linear(in_features=100, out_features=100, bias=False) ) batch_size, num_queries, valid_lens = 2, 4, torch.tensor([3, 2]) X = torch.ones((batch_size, num_queries, num_hiddens)) attention(X, X, X, valid_lens).shape torch.Size([2, 4, 100])

这段代码演示了使用之前定义的多头注意力机制 `MultiHeadAttention` 进行前向传播计算的例子。

首先，定义了隐藏层大小 `num_hiddens` 和头数 `num_heads`。然后，创建了一个 `MultiHeadAttention` 实例 `attention`，并传入相应的参数来初始化。

接下来，调用 `eval()` 方法将模型设为评估模式。然后，创建了一个输入张量 `X`，形状为 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)`，其中 `batch_size` 表示批量大小，`num_queries` 表示查询序列的长度，`num_hiddens` 表示隐藏层大小。这里使用了全1的张量作为示例输入。

接着，调用 `attention` 实例进行前向传播计算，并传入输入张量 `X`、自身作为查询、自身作为键和值、以及有效长度 `valid_lens`。最后，输出了计算结果的形状，即 `(batch_size, num_queries, num_hiddens)`。

可以看到，输出的形状与输入形状相同，说明多头注意力机制成功地对输入序列进行了处理，并得到了相应的输出。

import math import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def transpose_qkv(X,num_heads): X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], num_heads, -1) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(-1, X.shape[2], X.shape[3]) def transpose_output(X,num_heads): X = X.reshape(-1, num_heads, X.shape[1], X.shape[2]) X = X.permute(0, 2, 1, 3) return X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], -1) class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens, num_heads,dropout,bias=False,**kwargs): super(MultiHeadAttention,self).__init__(**kwargs) self.num_heads = num_heads self.attention = d2l.DotProductAttention(dropout) self.W_q = nn.Linear(query_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_k = nn.Linear(key_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_v = nn.Linear(value_size,num_hiddens,bias=bias) self.W_o = nn.Linear(num_hiddens,num_hiddens,bias=bias) def forward(self,queries,keys,values,valid_lens): queries = transpose_qkv(self.W_q(queries), self.num_heads) keys = transpose_qkv(self.W_k(keys), self.num_heads) values = transpose_qkv(self.W_v(values), self.num_heads) if valid_lens is not None: valid_lens = torch.repeat_interleave(valid_lens, repeats=self.num_heads, dim=0) output = self.attention(queries,keys,values,valid_lens) output_concat = transpose_output(output,self.num_heads) return self.W_o(output_concat)

这段代码实现了多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块。多头注意力机制是用于处理序列数据的深度学习模型中常的组件，它可以并行地对输入序列进行不同位置的关注。

在这段代码中，`MultiHeadAttention` 类继承自 `nn.Module`，并实现了 `forward` 方法来定义前向传播的计算过程。在初始化方法 `__init__` 中，定义了多头注意力机制所需的参数，包括输入和输出的维度、头数、隐藏层大小等。同时，还定义了线性变换层 `W_q`、`W_k`、`W_v` 和 `W_o`，用于将输入序列映射到查询、键、值和输出空间。

在 `forward` 方法中，首先对查询、键和值进行线性变换，并通过 `transpose_qkv` 函数将它们转置为多头注意力机制所需的形状。然后，调用 `DotProductAttention` 类来计算注意力权重，并将注意力加权的值进行转置和重塑操作，最后通过线性变换层 `W_o` 得到最终的输出。

需要注意的是，在计算过程中，如果提供了有效长度 `valid_lens`，则将其在维度0上进行复制以适应多头注意力机制的并行计算。

这段代码使用了 PyTorch 框架和 d2l 库来实现多头注意力机制。具体实现细节可以参考 d2l 库中的相关章节或文档。