写一个MultiHeadedAttention代码

### 回答1：
好的，以下是一个简单的MultiHeadedAttention的代码实现，供您参考：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = input_dim // num_heads
        
        self.linear_q = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_k = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear_v = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
        self.linear_out = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        batch_size = query.size(0)
        
        # apply linear transformations to get query, key, and value in the right shape
        Q = self.linear_q(query)
        K = self.linear_k(key)
        V = self.linear_v(value)
        
        # split Q, K, and V into num_heads pieces
        Q = Q.view(batch_size, self.num_heads, self.head_dim)
        K = K.view(batch_size, self.num_heads, self.head_dim)
        V = V.view(batch_size, self.num_heads, self.head_dim)
        
        # compute scaled dot product attention for each head
        scores = torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2)) / (self.head_dim ** 0.5)
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        attn_weights = attn.view(batch_size, self.num_heads, -1)
        
        # compute weighted sum of values for each head
        weighted_values = torch.bmm(attn, V)
        
        # concatenate weighted values from each head and apply linear transformation
        weighted_values = weighted_values.view(batch_size, -1, input_dim)
        output = self.linear_out(weighted_values)
        
        return output, attn_weights

该实现包含了一个继承自PyTorch的`nn.Module`的子类`MultiHeadedAttention`。在`__init__`函数中，我们定义了一个`num_heads`参数，以指定我们要将输入向量分成几个头。接下来，我们定义了四个`nn.Linear`层，用于将输入的`query`，`key`和`value`向量转换为正确的形状。然后，我们定义了一个`nn.Linear`层，用于将拼接后的加权值向量转换回原始的输入向量。

在`forward`函数中，我们首先将输入的`query`，`key`和`value`向量分别应用于对应的线性层，以得到相应的查询向量`Q`，键向量`K`和值向量`V`。然后，我们将这些向量分成`num_heads`个头，并为每个头计算一个缩放的点积注意力权重。我们还可以选择应用掩码，以忽略不需要的信息。最后，我们计算每个头的加权值，将它们连接起来，然后将它们应用于输出线性层。

### 回答2：
以下是一个简单的MultiHeadedAttention代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, n_head):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        self.d_model = d_model
        self.n_head = n_head
        
        self.query_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.final_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, query, key, value):
        batch_size = query.size(0)
        
        # 做线性变换得到查询（Q）、键（K）和值（V）的投影
        query = self.query_linear(query)
        key = self.key_linear(key)
        value = self.value_linear(value)
        
        # 将查询（Q）、键（K）和值（V）进行分割成n_head份，然后进行维度重塑
        query = query.view(batch_size * self.n_head, -1, self.d_model // self.n_head)
        key = key.view(batch_size * self.n_head, -1, self.d_model // self.n_head)
        value = value.view(batch_size * self.n_head, -1, self.d_model // self.n_head)
        
        # 计算注意力分数
        attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
        attention_scores = attention_scores / torch.sqrt(torch.tensor(self.d_model // self.n_head, dtype=torch.float32))
        attention_probs = nn.Softmax(dim=-1)(attention_scores)
        
        # 加权求和得到输出
        context = torch.matmul(attention_probs, value)
        
        # 维度重塑和线性变换
        context = context.view(batch_size, -1, self.d_model)
        output = self.final_linear(context)
        
        return output

上述代码实现了一个简单的多头注意力（MultiHeadedAttention）模块。目前主流的注意力机制有很多变种，上述代码实现的是最经典的加性注意力机制。该模块根据输入的查询（query）、键（key）和值（value），通过线性变换得到它们的投影。然后，将查询、键和值分别进行拆分，按照头数（n_head）分成多份，并进行维度重塑以便进行矩阵运算。接下来，计算注意力分数，并通过Softmax函数进行归一化。最后，根据注意力分数对值进行加权求和得到最终的输出。最后，将输出进行维度重塑和线性变换得到最终的多头注意力的输出结果。

### 回答3：
以下是一个简单的多头注意力机制（Multi-Headed Attention）的代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadedAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        self.dim_per_head = d_model // num_heads
        
        self.linear_queries = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_keys = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_values = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_out = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, queries, keys, values, mask=None):
        batch_size = queries.size(0)
        
        # 将输入线性映射得到查询、键和值
        queries = self.linear_queries(queries)
        keys = self.linear_keys(keys)
        values = self.linear_values(values)
        
        # 将查询、键和值变形以支持多头
        queries = queries.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_per_head).transpose(1, 2)
        keys = keys.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_per_head).transpose(1, 2)
        values = values.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_per_head).transpose(1, 2)
        
        # 缩放点积注意力
        scaled_attention = self.scaled_dot_product_attention(queries, keys, values, mask)
        
        # 将多头的结果连接起来，并线性映射得到最终输出
        concatenated_attention = scaled_attention.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model)
        output = self.linear_out(concatenated_attention)
        
        return output
    
    def scaled_dot_product_attention(self, queries, keys, values, mask=None):
        d_k = queries.size(-1)
        
        # 根据查询、键计算注意力权重
        scores = torch.matmul(queries, keys.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))
        
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, float('-inf'))
        
        # 对注意力权重进行softmax归一化
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        
        # 根据注意力权重计算加权和
        attention_output = torch.matmul(attention_weights, values)
        
        return attention_output

这个代码实现了一个多头注意力机制。它接受查询（queries）、键（keys）、值（values）作为输入，并返回基于这些输入计算得到的多头注意力结果。代码中首先对输入进行线性映射，然后将映射结果分为多个头（num_heads）进行处理。每个头都通过点积注意力计算得到权重，再根据权重对值进行加权和处理。最后将多个头的结果连接起来并进行线性映射，得到最终的多头注意力结果。