理解注意力机制在Transformer中的作用

# 1. Transformer模型简介

Transformer模型作为一种革命性的神经网络结构，在自然语言处理领域取得了巨大成功。本章将介绍Transformer模型的背景、结构概述以及其中的自注意力机制。让我们一起来深入探讨Transformer模型的魅力所在！

# 2. 注意力机制的概念与原理

在这一章节中，我们将深入探讨注意力机制的基本概念、在自然语言处理中的应用以及其计算原理解析。通过对注意力机制的详细介绍，读者将能够更好地理解其在Transformer模型中的作用和重要性。接下来，让我们一起开始吧！

# 3. Transformer中的注意力机制详解

Transformer模型中的核心部分就是注意力机制，它负责捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，从而实现序列到序列的映射。在本章中，我们将详细解释Transformer中的注意力机制的具体运作方式。

**3.1 Transformer中的多头注意力机制**

在Transformer中，注意力机制被扩展为多头注意力机制，这意味着模型可以同时关注输入序列的不同子空间。每个注意力头都学习到不同的权重分布，以捕捉不同方面的语义信息。最后，这些多头注意力的结果将被拼接起来，并通过线性变换来获得最终的注意力表示。

# 代码示例：多头注意力机制的计算过程
import torch
import torch.nn.functional as F

# 假设输入为query、key和value张量
query = torch.randn(5, 10, 64)  # (seq_len, batch_size, embed_dim)
key = torch.randn(5, 10, 64)    # (seq_len, batch_size, embed_dim)
value = torch.randn(5, 10, 64)  # (seq_len, batch_size, embed_dim)

# 假设有8个注意力头
num_heads = 8
dim_per_head = 64 // num_heads

# 线性变换生成多头注意力的查询、键和值
query = query.view(seq_len, batch_size, num_heads, dim_per_head)
key = key.view(seq_len, batch_size, num_heads, dim_per_head)
value = value.view(seq_len, batch_size, num_heads, dim_per_head)

# 计算注意力分