手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时，能够同时关注序列中的不同位置，从而捕获到丰富的上下文信息。下面，我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。

一、概述

多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换，然后分别计算自注意力得分，最后将所有头的输出进行拼接，并通过一个线性层得到最终的输出。这样做的好处是可以让模型从不同的子空间学习到不同的注意力信息，提高模型的表达能力。

二、代码实现

以下是一个简化版的多头自注意力机制的PyTorch实现，如果有不足之处，感谢指出！！！！：

import torch
import torch.nn as nn
import math

class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
    """
    多头注意力模块，用于实现transformer模型中的注意力机制。
    
    参数:
        model_dim: 模型维度，即输入和输出的向量维度。
        num_heads: 注意力头的数量。
        dropout_rate: Dropout率，防止模型过拟合，默认为0.1。
    """
    def __init__(self, model_dim, num_heads, dropout_rate=0.1):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        self.model_dim = model_dim
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = model_dim // num_heads
        assert model_dim % num_heads == 0, "model_dim 必须能整除注意力头的数量。"