pytorch多头注意力替换窗口注意力

根据提供的引用内容，我们可以了解到Transformer模型中的多头注意力机制。多头注意力机制是指将输入的query、key和value分别进行线性变换，然后将变换后的结果分成多个头进行注意力计算，最后将多个头的结果拼接起来，再进行一次线性变换得到最终的输出。而窗口注意力机制是指在解码器的自注意力计算中，只对当前位置之前的“键-值”对进行注意力计算，而不考虑当前位置之后的“键-值”对。

因此，如果要将窗口注意力替换为多头注意力，可以在解码器的自注意力计算中，将当前位置之后的“键-值”对也考虑进去，即将查询(query)和键值对(key-value pairs)都进行线性变换，然后进行多头注意力计算。这样可以更全面地捕捉输入序列中的信息，提高模型的性能。

由于没有提供具体的代码和应用场景，我无法给出更加详细的回答。如果您有具体的应用场景或代码需求，可以提供更多信息，我将尽力为您解答。