tf.keras.layers.MultiHeadAttention 参数

了解吗？

当您使用tf.keras.layers.MultiHeadAttention时，您可以指定以下参数：
- d_model：表示将输入嵌入到序列空间的维度。
- num_heads：表示输入分为的头数，应可用于并行处理。
- key_dim：表示每个头应使用的键和查询向量的维度。
- value_dim：表示每个头应使用的值向量的维度。如果未提供，则默认为key_dim。
- dropout：一个浮点数，表示丢失率。

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举例调用下面的方法 ： class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer): 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.query_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.key_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.value_dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model) self.dense = tf.keras.layers.Dense(units=d_model)

假设你已经定义了一个名为 `model` 的神经网络模型，其中包含了 `MultiHeadAttention` 层，你可以使用下面的方法来调用这个层：

import tensorflow as tf

# 定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.multi_head_attention = MultiHeadAttention(d_model=64, num_heads=8)

    def call(self, inputs):
        # 调用 MultiHeadAttention 层
        x = self.multi_head_attention(inputs)
        return x

# 初始化模型
model = MyModel()

# 输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 64))

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果
print(outputs.shape)

在上面的代码中，我们首先定义了一个名为 `MyModel` 的神经网络模型，并在其中实例化了一个 `MultiHeadAttention` 层。然后，我们创建了一个 `model` 对象，该对象是 `MyModel` 的实例。接着，我们使用 `tf.random.normal()` 方法生成了一个形状为 `(32, 10, 64)` 的张量作为输入数据，然后将其传递给模型的 `call()` 方法，得到了模型的输出结果。最后，我们打印出了输出结果的形状。

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。