windows-Attention代码讲解

我想您可能是想问关于 Self-Attention 的代码讲解，因为 Self-Attention 是 Transformer 中的重要组成部分，Windows-Attention 不是一个通用的术语。以下是一个简单的 Self-Attention 代码讲解：

1. 定义 Self-Attention 层

在代码中，定义了一个 Self-Attention 层。Self-Attention 层包含一个全连接层，用于将输入的特征向量映射到一个低维空间，然后对映射后的特征向量进行注意力计算。在这个例子中，使用了一个简单的注意力计算方法，即将映射后的特征向量相乘，然后进行归一化，得到注意力权重。最后将注意力权重与映射后的特征向量相乘，得到输出特征向量。

2. 输入特征向量

在代码中，定义了一个输入特征向量 x，它是一个二维张量，包含了 batch_size 个样本和每个样本的特征向量。在这个例子中，特征向量的维度为 d_model。

3. 调用 Self-Attention 层

在代码中，调用了定义的 Self-Attention 层，并将输入特征向量 x 作为参数传递给 Self-Attention 层。Self-Attention 层计算出注意力权重和输出特征向量，并将输出特征向量返回。

4. 输出特征向量

在代码中，输出了 Self-Attention 层计算得到的输出特征向量。

以上是一个简单的 Self-Attention 代码讲解，如果您有任何问题或需要更详细的解释，请随时询问。