GPT - 多头注意力机制（Multi-Head Attention）模块

本节代码实现了一个多头注意力机制（Multi-Head Attention）模块，它是Transformer架构中的核心组件之一。

⭐关于多头自注意力机制的数学原理请见文章：

Transformer - 多头自注意力机制复现-CSDN博客
本节要求理解原理后手敲实现多头注意力机制

1. 初始化部分

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class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dropout):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.q_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.o_project = nn.Linear(d_model, d_model)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

d_model：模型的维度，表示输入的特征维度。
num_heads：注意力头的数量。多头注意力机制将输入分成多个不同的"头"，每个头学习不同的特征，最后再将这些特征合并起来。
d_k ：每个头的维度，计算公式为d_model // num_heads。例如，如果d_model=512，num_heads=8，则每个头的维度为512 // 8 = 64。
q_project、k_project、v_project ：这三个线性层分别用于将输入x投影到查询（Query）、键（Key）和值（Value）空间。投影后的维度仍然是d_model。
o_project：输出投影层，将多头注意力的结果再次投影到d_model维度。
dropout：用于防止过拟合的Dropout层。

2. 前向传播部分

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def forward(self, x, attn_mask=None):
    batch_size, seq_len, d_model = x.shape
    Q = self.q_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
    K = self.k_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
    V = self.v_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)

输入x ：形状为(batch_size, seq_len, d_model)，其中seq_len是序列长度。
投影操作：
- 使用q_project、k_project、v_project将输入x分别投影到查询（Q）、键（K）和值（V）空间。
- 投影后的张量形状为(batch_size, seq_len, d_model)。
多头拆分：
- 使用.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k)将投影后的张量拆分成多个头，形状变为(batch_size, seq_len, num_heads, d_k)。
- 使用.transpose(1, 2)将头的维度提到前面，形状变为(batch_size, num_heads, seq_len, d_k)。
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```
atten_scores = Q @ K.transpose(2, 3) / math.sqrt(self.d_k)
```
计算注意力分数：
- 使用矩阵乘法@计算Q和K的点积，K.transpose(2, 3)将K的形状变为(batch_size, num_heads, d_k, seq_len)。
- 点积结果的形状为(batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)，表示每个位置之间的注意力分数。
- 除以math.sqrt(self.d_k)是为了防止点积结果过大，导致梯度消失或爆炸。

python 复制代码

    if attn_mask is not None:
        attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1)
        atten_scores = atten_scores.masked_fill(attn_mask == 0, -1e9)

注意力掩码（关于掩码的具体实现将在下一篇文章进行讲解）：
- 如果提供了注意力掩码attn_mask，则使用unsqueeze(1)将掩码的形状扩展为**(batch_size, 1, seq_len, seq_len)**。
- 使用masked_fill将掩码为0的位置的注意力分数设置为一个非常小的值（如-1e9），这样在softmax计算时，这些位置的注意力权重会接近0。
  复制代码
```
atten_scores = torch.softmax(atten_scores, dim=-1)
out = atten_scores @ V
```
归一化注意力分数：
- 使用torch.softmax对注意力分数进行归一化，形状仍为(batch_size, num_heads, seq_len, seq_len)。
计算加权和：
- 使用矩阵乘法@将归一化后的注意力分数与V相乘，得到每个头的加权和，形状为(batch_size, num_heads, seq_len, d_k)。
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```
out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, d_model)
out = self.o_project(out)
return self.dropout(out)
```
合并多头结果：
- 使用.transpose(1, 2)将头的维度放回原来的位置，形状变为(batch_size, seq_len, num_heads, d_k)。
- 使用.contiguous().view(batch_size, seq_len, d_model)将多头结果合并成一个张量，形状为(batch_size, seq_len, d_model)。
输出投影：
- 使用o_project将合并后的结果再次投影到d_model维度。
Dropout：
- 使用dropout层对输出进行Dropout操作，防止过拟合。

需复现完整代码

python 复制代码

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads, dropout):
        super().__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.q_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_project = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.o_project = nn.Linear(d_model, d_model)

        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, x, attn_mask=None):
        
        batch_size, seq_len, d_model = x.shape
        Q = self.q_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = self.q_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = self.q_project(x).view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)

        atten_scores = Q @ K.transpose(2, 3) / math.sqrt(self.d_k)

        if attn_mask is not None:
            attn_mask = attn_mask.unsqueeze(1)
            atten_scores = atten_scores.masked_fill(attn_mask == 0, -1e9)

        atten_scores = torch.softmax(atten_scores, dim=-1)
        out = atten_scores @ V
        out = out.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, seq_len, d_model)
        out = self.o_project(out)
        return self.dropout(out)