transform中的QKV

transformer中的QKV代表了自注意力机制中的查询（Q）、键（K）和值（V）。这三个矩阵是通过输入的词向量经过线性变换得到的。其中，Q表示要查询的信息，K表示被查询的向量，V表示查询得到的值。在自注意力机制中，通过计算查询与键的相似度来权衡不同的值对查询的影响，并最终得到注意力权重，用于加权求和得到最终的输出。

例如，在机器翻译任务中，Q可以表示当前位置的目标语言单词，K表示源语言句子中的所有单词，V表示源语言句子中的所有单词的词向量。通过计算Q与K的相似度，可以得到对每个源语言单词的注意力权重，而这些权重与对应的值V进行加权求和，就可以得到当前目标语言单词的输出。

通过自注意力机制，transformer能够捕捉到输入序列中各个位置之间的依赖关系，从而更好地进行序列建模和生成。

相关问题

qkv_transform

qkv_transform是指将输入矩阵通过线性变换得到矩阵Q、K和V的过程。具体来说，通过乘以线性变换矩阵（维度为768x768），将输入矩阵进行变换，得到维度为Lx768的Q、K和V矩阵。这个过程中，Q、K和V是通过同一句话的输入算出来的，因此被称为自注意力网络。在这个过程中，Q和V矩阵的每个元素分别与注意力权重相乘再求和，得到加权求和的结果矩阵。qkv_transform的目的是为了将输入矩阵转换为具有注意力机制的表示，保持维度与输入矩阵一致。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer中的Q/K/V理解](https://blog.csdn.net/fzz97_/article/details/128920353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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transform 多头注意力

Transformer 多头注意力是 Transformer 模型中的一个重要组成部分，用于在输入序列中找到相关的信息。它由多个注意力头组成，每个头都可以关注输入序列中不同的部分，从而提高模型的表现力。下面是 transform 多头注意力的实现步骤：

1. 将输入序列通过线性变换分成多个部分，每个部分的维度为 d_k。
2. 对每个部分分别计算 Q、K、V，其中 Q、K、V 的维度均为 d_k。
3. 对每个部分分别计算注意力得分，得到多个注意力得分矩阵。
4. 将多个注意力得分矩阵拼接起来，通过线性变换得到最终的注意力矩阵。
5. 将注意力矩阵与 V 矩阵相乘，得到多头注意力的输出。

下面是一个 Python 实现的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        
        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.out = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        bs = q.size(0)
        
        # Linear projections
        k = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        v = self.v_linear(v).view(bs, -1, self.num_heads, self.d_k)
        
        # Transpose to get dimensions bs * num_heads * sl * d_model
        k = k.transpose(1,2)
        q = q.transpose(1,2)
        v = v.transpose(1,2)
        
        # Attention
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) /  math.sqrt(self.d_k)
        if mask is not None:
            mask = mask.unsqueeze(1)
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        scores = nn.functional.softmax(scores, dim=-1)
        attention = torch.matmul(scores, v)
        
        # Concatenate and linear
        concat_attention = attention.transpose(1,2).contiguous().view(bs, -1, self.num_heads * self.d_k)
        output = self.out(concat_attention)
        
        return output