首页自注意力机制qkv是怎么得到的

自注意力机制qkv是怎么得到的

时间: 2025-05-20 09:48:40 浏览: 18

### 计算自注意力机制中的Q、K、V 在自注意力机制中，输入序列会经过三个不同的线性变换以分别获取查询矩阵 $ Q $、键矩阵 $ K $ 和值矩阵 $ V $[^1]。这三个矩阵对于后续计算注意力权重至关重要。 #### 获取Q、K、V的具体方式给定一个输入张量 $ X $，其形状为 $ (n, d_{model}) $，其中 $ n $ 是序列长度而 $ d_{model} $ 表示模型维度，则可以通过下面的方式生成 $ Q $, $ K $, 和 $ V $: \[ Q = XW_Q,\quad K = XW_K,\quad V = XW_V \] 这里 $ W_Q $, $ W_K $, 和 $ W_V $ 分别是可学习的参数矩阵，它们各自具有尺寸 $ (d_{model}, d_k) $，$ d_k $ 通常是设定好的较小数值[^2]。为了更直观展示这一过程，可以考虑如下Python代码实现： ```python import torch.nn as nn import torch class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, embed_size, heads): super(SelfAttention, self).__init__() self.embed_size = embed_size self.heads = heads # 初始化Q,K,V转换矩阵 self.W_q = nn.Linear(embed_size, embed_size) self.W_k = nn.Linear(embed_size, embed_size) self.W_v = nn.Linear(embed_size, embed_size) def forward(self, values, keys, query): N = query.shape[0] value_len, key_len, query_len = values.shape[1], keys.shape[1], query.shape[1] # 将输入转化为QKV形式 queries = self.W_q(query).view(N, query_len, self.heads, -1) keys = self.W_k(keys).view(N, key_len, self.heads, -1) values = self.W_v(values).view(N, value_len, self.heads, -1) ``` 这段代码展示了如何定义一个多头自注意层，并且包含了将输入数据映射成 $ Q $, $ K $, 和 $ V $ 的操作[^4]。

阅读全文