用多头自注意力模型搭建一个 Encoder网络

好的，我可以给你一个多头自注意力模型用于搭建一个Encoder网络的示例：

假设我们有一个输入序列 $X = [x_1, x_2, ..., x_n]$，其中 $n$ 是序列的长度，$x_i$ 是序列中的第 $i$ 个元素，每个元素的维度为 $d$。

首先，我们需要定义一个自注意力模型，它将输入序列 $X$ 和它自己作为输入，并计算出每个位置的向量表示。我们可以使用多头自注意力模型来实现这个过程。

多头自注意力模型的输入是一个向量序列 $X$，它通过三个线性变换得到三个向量序列 $Q, K, V$。然后，我们将它们分别传入一个Scaled Dot-Product Attention模块中，得到每个位置的向量表示。最后，我们将这些向量拼接起来，经过一个线性变换，得到最终的输出向量序列。

具体来说，我们可以如下搭建一个Encoder网络：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiHeadedAttention(nn.Module):
    def __init__(self, heads, d_model):
        super().__init__()
        self.heads = heads
        self.d_model = d_model
        self.d_k = d_model // heads
        
        self.linear_q = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_k = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_v = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.linear_o = nn.Linear(d_model, d_model)
        
    def forward(self, x):
        q = self.linear_q(x)
        k = self.linear_k(x)
        v = self.linear_v(x)
        
        # split heads
        q = q.view(q.size(0), -1, self.heads, self.d_k).transpose(1,2)
        k = k.view(k.size(0), -1, self.heads, self.d_k).transpose(1,2)
        v = v.view(v.size(0), -1, self.heads, self.d_k).transpose(1,2)
        
        # scaled dot-product attention
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
        attn = nn.Softmax(dim=-1)(scores)
        out = torch.matmul(attn, v)
        
        # merge heads
        out = out.transpose(1,2).contiguous().view(x.size(0), -1, self.heads * self.d_k)
        
        # output
        out = self.linear_o(out)
        return out

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, num_layers, heads):
        super().__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.layers = nn.ModuleList([MultiHeadedAttention(heads, hidden_size) for _ in range(num_layers)])
        
    def forward(self, x):
        for i in range(self.num_layers):
            x = x + self.layers[i](x)
        return x

在这个示例中，Encoder网络由多个MultiHeadedAttention模块组成，每个模块都使用 $heads$ 个头来计算自注意力。我们可以通过增加 $num\_layers$ 的数量来增加网络的深度。在每个模块中，我们将输入 $x$ 与计算得到的注意力向量相加，然后将结果传递给下一个模块。最终的输出是 $x$，它包含了输入序列 $X$ 的所有信息。