python 实现含有门控单元的自注意力机制

含有门控单元的自注意力机制是指在进行自注意力计算的过程中，引入门控机制来调节每个词向量的权重。这种机制可以更加精确地捕捉词与词之间的关系，提高模型的性能。

在 Python 中，可以使用 PyTorch 框架实现含有门控单元的自注意力机制。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = embed_dim // num_heads
        
        self.query = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
        self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([self.head_dim]))
        
        self.fc = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        
    def forward(self, x):
        batch_size = x.size(0)
        q = self.query(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)
        k = self.key(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)
        v = self.value(x).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)
        
        energy = torch.matmul(q, k.permute(0, 1, 3, 2)) / self.scale
        attention = self.softmax(energy)
        attention = self.dropout(attention)
        
        x = torch.matmul(attention, v).permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(batch_size, -1, self.embed_dim)
        x = self.fc(x)
        
        return x

该代码实现了一个 SelfAttention 类，其中包含了 Query、Key、Value 三个线性变换层，以及一个带有门控机制的自注意力计算过程。

具体来说，输入的 x 是一个形状为 [batch_size, seq_len, embed_dim] 的张量，其中 batch_size 表示批次大小，seq_len 表示句子中词的数量，embed_dim 表示每个词向量的维度。在 forward 方法中，我们首先将 x 分别输入到 Query、Key、Value 三个线性变换层中，得到对应的 q、k、v 张量。然后，我们将 q、k、v 进行维度变换和转置，使得张量的形状为 [batch_size, num_heads, seq_len, head_dim]，其中 num_heads 表示头的数量，head_dim 表示每个头的维度。

接着，我们计算注意力分数 energy，通过 softmax 函数得到注意力权重 attention，并通过 dropout 层进行随机失活。然后，我们将注意力权重乘以 Value 张量，得到加权后的张量，并再次进行维度变换和转置，得到形状为 [batch_size, seq_len, embed_dim] 的张量。最后，我们再将该张量输入到一个线性变换层中，得到最终输出。

在使用该类进行自注意力计算时，只需要将输入的 x 张量作为参数传入 forward 方法，即可得到自注意力计算后的输出张量。