nn.multiheadattention的使用
时间: 2023-08-30 21:07:44 浏览: 77
nn.MultiheadAttention是PyTorch中的一个模块,用于实现多头注意力机制。它的使用方法如下:
首先,创建一个MultiheadAttention对象,指定输入的维度d_model和头的数量nhead。例如,可以使用以下代码创建一个MultiheadAttention对象:
self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
然后,将输入的query、key和value传递给MultiheadAttention的forward方法进行计算。例如,可以使用以下代码计算注意力输出和注意力权重:
attn_output, attn_output_weights = self_attn(query, key, value)
在计算过程中,MultiheadAttention会将输入的query、key和value分别通过一个线性层进行变换,然后将变换后的结果分成nhead个头进行注意力计算。最后,将这些注意力计算的结果连接在一起,并通过另一个线性层输出最终的注意力输出。
总结起来,nn.MultiheadAttention的使用包括以下几个步骤:
1. 创建一个MultiheadAttention对象,指定输入的维度d_model和头的数量nhead。
2. 将输入的query、key和value传递给MultiheadAttention的forward方法进行计算。
3. 获取注意力输出和注意力权重。
引用\[1\]:params: d_model:是每一个单词本来的词向量长度; nhead是我们MultiheadAttention的head的数量。 进行forward操作 attn_output, attn_output_weights = multihead_attn(query, key, value)。\[1\]
引用\[2\]:我们记 word embedding 的 dimension 为 dmodel ,所以 Q 的 shape 就是 n*dmodel, K、V 也是一样,第 i 个 word 的 embedding 为 vi,所以该 word 的 attention 应为: nn.MultiheadAttention 用法: self_attn = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout) 。\[2\]
引用\[3\]:所谓Multi-Head Attention其实是把QKV的计算并行化, 原始attention计算d_model维的向量,而Multi-Head Attention则是将d_model维向量先经过一个Linear Layer,再分解为h个Head计算attention,最终将这些attention向量连在一起后再经过一层Linear Layer输出。 。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【pytorch系列】 nn.MultiheadAttention 详解](https://blog.csdn.net/sazass/article/details/118329320)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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