全局注意力机制qkv代码

全局注意力机制（Global Attention Mechanism）的 QKV（Query-Key-Value）代码实现如下所示：

import torch
import torch.nn as nn

class GlobalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, query_dim, key_dim, value_dim):
        super(GlobalAttention, self).__init__()
        self.query_dim = query_dim
        self.key_dim = key_dim
        self.value_dim = value_dim
        
        self.query = nn.Linear(query_dim, query_dim)
        self.key = nn.Linear(key_dim, key_dim)
        self.value = nn.Linear(value_dim, value_dim)
        
    def forward(self, query, keys, values):
        # Compute query, key, and value
        query = self.query(query)
        keys = self.key(keys)
        values = self.value(values)
        
        # Compute attention scores
        scores = torch.matmul(query, keys.transpose(-2, -1))
        
        # Normalize scores using softmax
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=-1)
        
        # Apply attention weights to values
        attended_values = torch.matmul(attention_weights, values)
        
        return attended_values

以上代码是一个简单的全局注意力机制的实现，使用了线性层（Linear）来进行 QKV 的映射，然后通过矩阵乘法计算注意力分数（scores），再通过 softmax 函数进行归一化，最后将注意力权重应用到对应的 values 上，得到最终的 attended_values。这个实现是基于 PyTorch 框架的，你可以根据自己的需要进行修改和扩展。