python 实现结合门控单元的自注意力机制

结合门控单元的自注意力机制是一种常见的神经网络模型，在自然语言处理等领域有着广泛的应用。下面我来介绍一下如何使用 Python 实现这种模型。

首先，需要导入 PyTorch 库和相关模块：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

接着，我们定义一个名为 `MultiHeadAttention` 的类，它继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。在这个类中，我们定义了一个带有门控机制的多头自注意力机制。

class MultiHeadAttention(nn.Module):

    def __init__(self, embed_dim, num_heads, dropout_prob):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()

        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.dropout_prob = dropout_prob

        self.q_layer = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False)
        self.k_layer = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False)
        self.v_layer = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout_prob)

        self.output_layer = nn.Linear(embed_dim, embed_dim, bias=False)

在 `__init__` 函数中，我们接受三个参数：`embed_dim` 表示输入向量的维度，`num_heads` 表示多头注意力机制的头数，`dropout_prob` 表示 dropout 的概率。

接着，我们定义了三个线性层 `q_layer`、`k_layer` 和 `v_layer`，分别用于计算查询向量、键向量和值向量。我们还定义了一个 dropout 层，用于在训练过程中防止过拟合。

最后，我们定义了一个线性层 `output_layer`，用于将多头自注意力的输出向量映射回原始向量的维度。

接下来，我们需要实现多头自注意力机制的正向传播过程。在 `forward` 函数中，我们首先使用 `q_layer`、`k_layer` 和 `v_layer` 分别计算查询向量、键向量和值向量。接着，我们将查询向量、键向量和值向量分别按照头数进行切分，并对每个头进行计算。最后，我们将多头自注意力的输出向量经过 dropout 层和 `output_layer`，得到最终的输出向量。

    def forward(self, x, mask=None):

        batch_size, seq_len, embed_dim = x.size()

        q = self.q_layer(x)
        k = self.k_layer(x)
        v = self.v_layer(x)

        q = q.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.embed_dim // self.num_heads).transpose(1, 2)
        k = k.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.embed_dim // self.num_heads).transpose(1, 2)
        v = v.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.embed_dim // self.num_heads).transpose(1, 2)

        q = q / (self.embed_dim // self.num_heads) ** 0.5
        score = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2))
        if mask is not None:
            score = score.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        score = F.softmax(score, dim=-1)
        score = self.dropout(score)

        x = torch.matmul(score, v)
        x = x.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, -1)

        x = self.output_layer(x)

        return x

在这个函数中，我们首先获取输入向量的维度信息，并使用 `q_layer`、`k_layer` 和 `v_layer` 分别计算查询向量、键向量和值向量。

接着，我们将查询向量、键向量和值向量分别按照头数进行切分，并对每个头进行计算。具体来说，我们首先将这些向量重塑为 `(batch_size, seq_len, num_heads, embed_dim/num_heads)` 的形状，然后将头数维和序列长度维进行交换，得到 `(batch_size, num_heads, seq_len, embed_dim/num_heads)` 的形状。接着，我们将查询向量和键向量进行点积，得到注意力矩阵。如果有 mask，我们需要将 mask 中为 0 的位置标记为 -inf，以便在 softmax 时被忽略。接着，我们将注意力矩阵经过 softmax 函数，得到注意力分布，并对其进行 dropout。最后，我们将注意力分布和值向量进行加权求和，并将头数维和序列长度维进行交换，得到 `(batch_size, seq_len, embed_dim)` 的形状。

最后，我们将多头自注意力的输出向量经过 dropout 层和 `output_layer`，得到最终的输出向量。

这样，我们就完成了结合门控单元的自注意力机制的 Python 实现。可以将这个模型应用于自然语言处理等领域的任务中。