多头注意力机制的代码
时间: 2024-10-11 11:00:16 浏览: 88
多头注意力(Multi-Head Attention,MHA)是一种在Transformer架构中广泛使用的机制,它允许多个注意力机制同时并行处理输入的不同部分,每个头部关注信息的子集,然后将结果合并。在实际的代码实现中,这通常涉及到以下几个步骤:
1. **创建注意力头**:首先,你需要定义多个大小相等、线性变换的“头”(heads)。每个头都会对输入做独立的线性变换,以便提取不同的特征表示。
```python
def create_attention_head(size):
linear_q = nn.Linear(size, size)
linear_k = nn.Linear(size, size)
linear_v = nn.Linear(size, size)
return linear_q, linear_k, linear_v
```
2. **分块和投影**:将输入按头的数量分开,然后通过各自的关注头进行转换。
```python
def split_heads(x, num_heads):
x_size = x.size()[:-1]
x = x.view(*x_size, num_heads, -1)
return x.permute(0, 2, 1, 3)
```
3. **计算注意力分数**:对于查询(query), 键(key), 和值(value),分别应用注意力权重公式,通常是softmax函数除以sqrt(head_size)。
```python
def attention(query, key, value, mask=None, dropout=None):
attn_score = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
if mask is not None:
attn_score = attn_score.masked_fill(mask == 0, -float('inf'))
attn_prob = F.softmax(attn_score, dim=-1)
if dropout is not None:
attn_prob = dropout(attn_prob)
return torch.matmul(attn_prob, value)
```
4. **合并头**:最后,将所有头部的注意力输出结合在一起。
```python
def combine_heads(output):
output = output.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
new_shape = output.size()[:-2] + (output.size(-2) * output.size(-1),)
return output.view(*new_shape)
```
以上是简化版的代码示例,实际项目中你还需要考虑batch处理、并行化等因素。
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