自注意力机制的keys和head

自注意力机制是Transformer模型的核心组成部分，它允许模型在处理序列数据时，对输入的不同部分进行并行计算。在这个过程中，keys（键）、queries（查询）和values（值）起着关键作用：

1. Keys（键）：每个输入序列中的位置对应一个key向量。这些向量用于计算与查询向量之间的相似度。通常，它们是从输入经过线性变换得到的，这样每个词就能被编码为一个表示其上下文关系的向量。

2. Queries（查询）：同样来自输入序列，每个时间步的query向量用于寻找与keys中哪些部分最相关的信息。query向量也是经过线性变换生成的，用于在attention机制中决定哪些部分应该被加强或减弱。

3. Values（值）：它们存储了我们希望被关注的信息。当keys和queries相匹配时，对应的value会被选择出来作为最终结果的一部分。

在Transformer的自注意力层中，多头注意力（Multi-Head Attention）会同时使用多个独立的keys, queries 和 values，这样可以捕捉到不同类型的依赖关系。每个头部处理输入的不同方面，最后将这些头部的结果通过加权求和或线性组合的方式结合起来，形成最终的输出。

相关问题

单头自注意力机制代码

单头自注意力机制是Transformer模型中的一种注意力机制，它可以用于自然语言处理任务中的编码器和解码器。下面是单头自注意力机制的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        self.head_dim = embed_size // heads
        
        assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embed size needs to be divisible by heads"
        
        self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.fc_out = nn.Linear(heads*self.head_dim, embed_size)
        
    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]
        
        # Split embedding into self.heads pieces
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        query = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
        
        values = self.values(values) # (N, value_len, heads, head_dim)
        keys = self.keys(keys) # (N, key_len, heads, head_dim)
        queries = self.queries(query) # (N, query_len, heads, head_dim)
        
        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [queries, keys]) # (N, heads, query_len, key_len)
        
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
        
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3) # (N, heads, query_len, key_len)
        
        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(N, query_len, self.heads*self.head_dim)
        
        out = self.fc_out(out)
        
        return out

其中，`embed_size`表示嵌入向量的维度，`heads`表示注意力头的数量。在`__init__`函数中，我们定义了三个线性层，分别用于计算values、keys和queries。在`forward`函数中，我们首先将输入的values、keys和query分别拆分成`heads`个部分，然后对它们进行线性变换。接着，我们计算注意力分数，并使用softmax函数进行归一化。最后，我们将注意力分数与values相乘，得到最终的输出。

自注意力机制模块代码

好的，以下是自注意力机制模块的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        self.head_dim = embed_size // heads
        
        assert (self.head_dim * heads == embed_size), "Embed size needs to be divisible by heads"
        
        self.values = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.head_dim, self.head_dim, bias=False)
        self.fc_out = nn.Linear(heads*self.head_dim, embed_size)
        
    def forward(self, values, keys, query, mask):
        N = query.shape[0]
        value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1]
        
        # Split embedding into self.heads pieces
        values = values.reshape(N, value_len, self.heads, self.head_dim)
        keys = keys.reshape(N, key_len, self.heads, self.head_dim)
        query = query.reshape(N, query_len, self.heads, self.head_dim)
        
        # Compute energy between query and key for each head
        energy = torch.einsum("nqhd,nkhd->nhqk", [query, keys])
        
        # Apply mask to energy
        if mask is not None:
            energy = energy.masked_fill(mask == 0, float("-1e20"))
        
        # Apply softmax to get attention scores
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=3)
        
        # Compute attention output
        out = torch.einsum("nhql,nlhd->nqhd", [attention, values]).reshape(
            N, query_len, self.heads*self.head_dim
        )
        
        # Apply final linear layer
        out = self.fc_out(out)
        
        return out

这是一个基于 PyTorch 实现的自注意力机制模块，其中包含了值、键、查询三个线性层，以及一个输出层。在 forward 方法中，我们首先将输入的 values、keys、query 分别 reshape 成 (batch_size, seq_len, heads, head_dim) 的形状，然后通过 einsum 函数计算出每个 head 的注意力得分，再将得分与 values 相乘得到每个 head 的输出，最后将所有 head 的输出拼接起来并通过输出层得到最终的输出。