pytorch multiheadattention的使用例子
时间: 2023-08-30 10:06:26 浏览: 194
好的,以下是一个使用PyTorch中的MultiheadAttention的例子:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
# 输入数据
batch_size = 64
seq_len = 10
input_dim = 128
x = torch.randn(batch_size, seq_len, input_dim)
# 定义MultiheadAttention层
mha = nn.MultiheadAttention(input_dim, num_heads=8)
# 前向传递
attention_output, _ = mha(x, x, x)
# 输出结果
print("输入形状:", x.shape)
print("输出形状:", attention_output.shape)
```
输出结果应该如下所示:
```
输入形状: torch.Size([64, 10, 128])
输出形状: torch.Size([64, 10, 128])
```
在这个例子中,我们首先定义了一个大小为(64, 10, 128)的输入张量x,其中64是批量大小,10是序列长度,128是输入维度。然后,我们定义了一个MultiheadAttention层,其中输入维度为128,头数为8,意味着我们将输入张量分成8个子张量,并对每个子张量进行self-attention计算。在前向传递中,我们将x作为query、key和value传递给MultiheadAttention层。最后,我们得到了形状为(64, 10, 128)的输出张量attention_output。
MultiheadAttention层的输出可以用于各种深度学习模型,例如Transformer、BERT等等。需要注意的是,MultiheadAttention层的输入和输出都是三维张量,其中第一维是批量大小,第二维是序列长度,第三维是特征维度。此外,MultiheadAttention层的前两个输入(即query和key)的形状必须相同,而第三个输入(即value)的形状可以不同。
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