视觉Transfomer中multihead Attention 的 pytorch代码

以下是一个简单的PyTorch代码示例，用于实现视觉Transformer中的多头注意力机制：

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_model = d_model
        
        assert d_model % self.num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // self.num_heads
        
        self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model)
        
        self.fc = nn.Linear(d_model, d_model)
    
    def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None):
        d_k = Q.size(-1)
        scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32))
        
        if mask is not None:
            scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9)
        
        attention = torch.softmax(scores, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention, V)
        
        return output, attention
    
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth)
        return x.permute(0, 2, 1, 3)
    
    def forward(self, Q, K, V, mask=None):
        batch_size = Q.size(0)
        
        Q = self.Wq(Q)
        K = self.Wk(K)
        V = self.Wv(V)
        
        Q = self.split_heads(Q, batch_size)
        K = self.split_heads(K, batch_size)
        V = self.split_heads(V, batch_size)
        
        scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask)
        
        scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model)
        
        output = self.fc(scaled_attention)
        
        return output, attention

在这个代码中，我们定义了一个 `MultiHeadAttention` 类，它包含了多头注意力机制的实现。在 `__init__` 函数中，我们定义了注意力机制中的一些参数，包括输入向量的维度 `d_model` 和头的数量 `num_heads`。我们还定义了一些线性层，用于将输入向量映射到查询、键和值向量。最后，我们定义了一个全连接层，用于将多头注意力机制的输出向量映射回原始向量的维度。

在 `scaled_dot_product_attention` 函数中，我们计算了查询向量 `Q` 和键向量 `K` 之间的点积相似度，并对其进行了缩放。我们还可以选择对注意力矩阵应用一个掩码矩阵，以排除一些不必要的信息。最后，我们将注意力矩阵与值向量 `V` 相乘，得到多头注意力机制的输出向量。

在 `split_heads` 函数中，我们将输入向量分成多个头，并将它们重新排列成一个更高维的张量。这样做是为了使每个头可以独立地进行注意力计算，从而提高模型的效率。

在 `forward` 函数中，我们首先将输入向量通过线性层映射到查询、键和值向量。然后，我们将它们分成多个头，并将它们传递给 `scaled_dot_product_attention` 函数。最后，我们将多头注意力机制的输出向量通过全连接层映射回原始向量的维度，并返回它们以及注意力矩阵。