attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1]) 实现了什么

这行代码实现了两个输入张量之间的点积操作。具体来说，它计算了 `input1` 张量的转置和本身之间的矩阵乘法，生成一个大小为 `(batch_size, input1_seq_len, input1_seq_len)` 的张量，表示 `input1` 序列中每个位置对于其他位置的权重。其中，`axes=[2, 2]` 参数指定了需要进行乘积的轴，其中第一个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度（即 `input1_seq_len`），第二个 2 表示 `input1` 张量的第二个维度（即 `input1_seq_len`）的转置。这个操作通常用于实现自注意力机制（self-attention mechanism）中的注意力权重计算。

相关问题

attn_weights = Dot(axes=[3, 3])([input1, input1]) 与 attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])的区别

这两个操作的区别在于`axes`参数的不同。

`Dot(axes=[3, 3])([input1, input1])`表示在`input1`的最后两个维度上进行点积运算，即将`input1`的每个样本的最后一个维度与自身的最后一个维度进行点积，得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。

而`Dot(axes=[2, 2])([input1, input1])`表示在`input1`的第二个维度上进行点积运算，即将`input1`的每个样本的所有维度中的第二个维度（即词向量维度）分别与自身所有样本的第二个维度进行点积，得到一个二维的注意力矩阵。这里的`input1`的形状应该是`(batch_size, seq_len, embedding_dim)`。

因此，这两个操作得到的注意力矩阵的形状不同，具体实现取决于模型的需求。

attn_weights = Dot(axes=[3, 3])([input1, input1]) 实现了什么

这行代码实现了输入张量`input1`的自注意力机制，计算出了注意力权重。具体来说，它首先将`input1`复制一份，然后对这两份输入张量进行点乘操作，得到一个`n x n`的注意力矩阵，其中`n`是输入张量的长度。该注意力矩阵表示了每个位置与其他位置之间的相似度。接着，该注意力矩阵经过Softmax函数进行归一化处理，得到每个位置对其他位置的注意力权重。最后，这些注意力权重被用来对输入张量进行加权求和，得到了自注意力机制后的输出张量。