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多头注意力机制keras代码

时间: 2025-03-06 22:38:59 浏览: 43

### 多头注意力机制在Keras中的实现为了创建基于多头注意力机制的模型，在Keras中可以利用`MultiHeadAttention`层来构建。此方法允许并行运行多个注意头，从而捕捉输入序列的不同表示特征[^1]。下面是一个简单的例子展示如何使用Keras实现一个多头自注意力层： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention, LayerNormalization, Input, Dense from tensorflow.keras.models import Model def build_transformer_block(embed_dim=64, num_heads=8): inputs = Input(shape=(None, embed_dim)) # 创建多头注意力层 attention_output = MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim)(inputs, inputs) # 添加跳跃连接与归一化 output_1 = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(attention_output + inputs) # 前馈神经网络 ffn = Dense(2 * embed_dim, activation='relu')(output_1) ffn = Dense(embed_dim)(ffn) # 另一次跳跃连接加归一化 outputs = LayerNormalization(epsilon=1e-6)(ffn + output_1) model = Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs]) return model ``` 上述代码定义了一个函数`build_transformer_block`用于建立单个Transformer编码器块，其中包含了多头注意力机制的核心部分——即通过调用`MultiHeadAttention`类实例完成实际计算工作。此外，还展示了如何将该组件与其他标准操作（如残差连接和层标准化）组合起来形成完整的变换器模块结构。

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