class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, heads, d_model, dropout): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.heads = heads self.d_model = d_model self.dropout = dropout self.depth = d_model // heads self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model) def split_heads(self, x, batch_size): x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth)) return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3]) def call(self, inputs): q = self.Wq(inputs) k = self.Wk(inputs) v = self.Wv(inputs) batch_size = tf.shape(q)[0] q = self.split_heads(q, batch_size) k = self.split_heads(k, batch_size) v = self.split_heads(v, batch_size) scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v) scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3]) concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model)) output = self.dense(concat_attention) return output

这段代码实现了一个多头注意力机制的层。它接受一个输入张量 `inputs`，将其分别通过三个全连接层 `self.Wq`、`self.Wk` 和 `self.Wv`，并将输出分别作为查询、键和值传递给 `scaled_dot_product_attention` 函数进行注意力计算。在这之前，输入张量的最后一维被分成 `self.heads` 个部分，并重新排列成一个四维张量，以便并行计算。计算完成后，结果被重新排列成原始形状，并通过一个全连接层 `self.dense` 进行线性变换，最终输出一个与输入张量相同形状的张量。在注意力计算的过程中，还返回了注意力权重矩阵 `attention_weights`，可以用于可视化和分析。

相关问题

如何调用 class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):

你可以按照以下步骤调用 class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer)：

1. 首先，导入 tensorflow 库：

import tensorflow as tf

2. 创建一个 MultiHeadAttention 类的实例，并传入所需的参数：

mha = MultiHeadAttention(heads=8, d_model=512, dropout=0.2)

这里的 heads 表示头的数量，d_model 表示模型的维度，dropout 表示 dropout 的概率。

3. 将输入数据传递给 MultiHeadAttention 实例：

output = mha(inputs)

这里的 inputs 是一个形状为 (batch_size, seq_len, d_model) 的张量，表示输入数据的形状。

完整的调用代码示例：

import tensorflow as tf

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, heads, d_model, dropout):
        super(MultiHeadAttention, self).__init__()
        self.heads = heads
        self.d_model = d_model
        self.dropout = dropout
        self.depth = d_model // heads
        self.Wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.Wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.Wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

    def call(self, inputs):
        q = self.Wq(inputs)
        k = self.Wk(inputs)
        v = self.Wv(inputs)
        batch_size = tf.shape(q)[0]
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(q, k, v)
        scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(scaled_attention, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        return output

mha = MultiHeadAttention(heads=8, d_model=512, dropout=0.2)
inputs = tf.random.uniform((64, 10, 512))
output = mha(inputs)
print(output.shape)

这里的输入数据 inputs 的形状是 (64, 10, 512)，表示有 64 个序列，每个序列的长度为 10，每个词的向量维度为 512。输出的形状也是 (64, 10, 512)。

tf.keras.layers.MultiHeadAttention中各参数的意义

在tf.keras.layers.MultiHeadAttention中，有几个重要的参数：

1. num_heads：表示注意力头的数量。注意力头允许模型在不同的表示子空间上进行关注，可以提高模型的表达能力。

2. key_dim：表示注意力头中的键和查询的维度。每个注意力头的键和查询都是通过将输入张量投影到key_dim维度来计算的。

3. value_dim：表示注意力头中的值的维度。每个注意力头的值是通过将输入张量投影到value_dim维度来计算的。

4. dropout：表示在注意力计算之前应用的丢弃率。可以用于防止过拟合。

这些参数可以通过在实例化MultiHeadAttention时传递相应的参数来设置。