class Attention(OurLayer): """多头注意力机制 """ def __init__(self, heads, size_per_head, key_size=None, mask_right=False, **kwargs): super(Attention, self).__init__(**kwargs) self.heads = heads self.size_per_head = size_per_head self.out_dim = heads * size_per_head self.key_size = key_size if key_size else size_per_head self.mask_right = mask_right 举例说明使用方法

假设现在我们有一个输入张量`input_tensor`，维度为`(batch_size, seq_len, input_size)`，我们想要使用多头注意力机制对其进行处理，代码如下：

# 定义 Attention 层
attention_layer = Attention(heads=8, size_per_head=64, key_size=None, mask_right=False)

# 使用 Attention 层处理输入张量
output_tensor = attention_layer(input_tensor)

其中，`heads`表示头部数目，`size_per_head`表示每个头部的向量维度，`key_size`表示查询向量的维度，若不指定，则默认与`size_per_head`相同。`mask_right`表示是否使用右侧掩码，在自然语言处理任务中常用于避免模型在预测时依赖未来信息。

处理后的输出张量`output_tensor`的维度为`(batch_size, seq_len, heads * size_per_head)`。

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class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).__init__() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output 解释一下代码 其中num_heads=1

这段代码定义了一个自注意力模块（Self-Attention），用于在神经网络中实现自注意力机制。自注意力机制在自然语言处理领域非常常见，它可以根据当前输入中的关键词来动态地调整权重，使得模型可以更好地捕捉句子中的重要信息。

该模块的输入是一个形状为 (batch_size, seq_len, input_size) 的张量，其中 batch_size 表示批次大小，seq_len 表示序列长度，input_size 表示每个位置的向量维度。模块会将输入张量分成 num_heads 份，每份的大小为 head_size = input_size / num_heads。这里 num_heads=1，因此每个位置向量的维度大小为1。

接着，模块会通过三个线性变换（query、key、value）将每个位置的向量映射到一个新的维度上，以便计算注意力权重。将 query、key、value 映射后的结果分别表示为 queries、keys、values 张量。

然后，模块会计算得到注意力权重，具体方法是通过 queries 和 keys 的点积得到一个分数矩阵，然后对分数矩阵进行 softmax 操作得到注意力权重。最后，将注意力权重乘以 values 张量，并将结果进行加权和得到 attention_output 张量。

最后，将 attention_output 张量通过一个线性变换 out，得到最终的输出张量 output。注意，这里的 num_heads=1 表示只有一份输入，因此在计算注意力权重时并没有进行多头注意力的操作。

def delete(self, del_node): # 删除故障节点 def _delete_next(node): if del_node in node.next: node.next.remove(del_node) return for _node in node.next: _delete_next(_node) if del_node in self.heads: self.heads.remove(del_node) return for _node in self.heads: _delete_next(_node)

这是 Server 类中的一个方法 delete，用于删除链表中的故障节点。具体来说，方法的参数 del_node 是要删除的节点。

方法的实现采用了递归的方式。首先，方法会定义一个内部函数 _delete_next，用于删除当前节点的下一个节点中的 del_node。如果下一个节点中包含了 del_node，那么就将其从当前节点的 next 列表中删除。如果下一个节点中不包含 del_node，那么就递归调用 _delete_next 函数，继续删除下一个节点的后继节点。

然后，方法会判断 del_node 是否为头节点。如果是头节点，那么就将其从头节点列表中删除即可。

最后，对于每个头节点，都调用 _delete_next 函数，删除其后继节点中的 del_node。这样，整个链表中的所有 del_node 都会被删除。