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从代码学习深度学习 - 多头注意力 PyTorch 版

news 来源：原创 2025/9/8 16:48:09

文章目录

  • 前言
  • 一、多头注意力机制介绍
    • 1.1 工作原理
    • 1.2 优势
    • 1.3 代码实现概述
  • 二、代码解析
    • 2.1 导入依赖
      • 序列掩码函数
    • 2.2 掩码 Softmax 函数
    • 2.3 缩放点积注意力
    • 2.4 张量转换函数
    • 2.5 多头注意力模块
    • 2.6 测试代码
  • 总结

前言

在深度学习领域，注意力机制（Attention Mechanism）是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等任务中的核心组件之一。特别是多头注意力（Multi-Head Attention），作为 Transformer 模型的基础，极大地提升了模型对复杂依赖关系的捕捉能力。本文通过分析一个完整的 PyTorch 实现，带你深入理解多头注意力的原理和代码实现。我们将从代码入手，逐步解析每个函数和类的功能，结合文字说明，让你不仅能运行代码，还能理解其背后的设计逻辑。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这篇博客都将帮助你更直观地掌握多头注意力机制。
完整代码：下载链接

一、多头注意力机制介绍

多头注意力（Multi-Head Attention）是 Transformer 模型的核心组件之一，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。它通过并行运行多个注意力头（Attention Heads），允许模型同时关注输入序列中的不同部分，从而捕捉更丰富的语义和上下文依赖关系。相比单一的注意力机制，多头注意力极大地增强了模型的表达能力，能够处理复杂的模式和长距离依赖。

1.1 工作原理

多头注意力的核心思想是将输入的查询（Queries）、键（Keys）和值（Values）通过线性变换映射到多个子空间，每个子空间由一个独立的注意力头处理。具体步骤如下：

  1. 线性变换：对输入的查询、键和值分别应用线性层，将其映射到隐藏维度（num_hiddens），并分割为多个头的表示。
  2. 缩放点积注意力：每个注意力头独立计算缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention），即通过查询和键的点积计算注意力分数，再与值加权求和。
  3. 并行计算：多个注意力头并行运行，每个头关注输入的不同方面，生成各自的输出。
  4. 合并与变换：将所有头的输出拼接起来，并通过一个线性层融合，得到最终的多头注意力输出。

这种设计允许模型在不同子空间中学习不同的特征，例如在 NLP 任务中，一个头可能关注句法结构，另一个头可能关注语义关系。
在这里插入图片描述

1.2 优势

  • 多样性：多头机制使模型能够从多个角度理解输入，捕捉多样化的模式。
  • 并行性：多头计算可以高效并行化，提升计算效率。
  • 稳定性：通过缩放点积（除以特征维度的平方根），缓解了高维点积导致的数值不稳定问题。

1.3 代码实现概述

在本文的实现中，我们使用 PyTorch 构建了一个完整的多头注意力模块，包含以下关键部分：

  • 序列掩码：处理变长序列，屏蔽无效位置。
  • 缩放点积注意力：实现单个注意力头的计算逻辑。
  • 张量转换：通过 transpose_qkv 和 transpose_output 函数实现多头分割与合并。
  • 多头注意力类：整合所有组件，完成并行计算和输出融合。

接下来的代码解析将详细展示这些部分的实现，帮助你从代码层面深入理解多头注意力的每一步计算逻辑。

二、代码解析

以下是代码的完整实现和详细解析，代码按照 Jupyter Notebook（在最开始给出了完整代码下载链接） 的结构组织，并附上文字说明，帮助你理解每个部分的逻辑。

2.1 导入依赖

首先，我们导入必要的 Python 包，包括数学运算库 math 和 PyTorch 的核心模块 torch 和 nn。

# 导入包
import math
import torch
from torch import nn
  • math：用于计算缩放点积注意力中的归一化因子（即特征维度的平方根）。
  • torch：PyTorch 的核心库，提供张量运算和自动求导功能。
  • nn：PyTorch 的神经网络模块，包含 nn.Module 和 nn.Linear 等工具，用于构建神经网络层。

序列掩码函数

在处理序列数据（如句子）时，不同序列的长度可能不同，我们需要通过掩码（Mask）来屏蔽无效位置，防止模型关注这些填充区域。以下是 sequence_mask 函数的实现：

def sequence_mask(X, valid_len, value=0):"""在序列中屏蔽不相关的项，使超出有效长度的位置被设置为指定值参数:X: 输入张量，形状 (batch_size, 最大序列长度, 特征维度) 或 (batch_size, 最大序列长度)valid_len: 有效长度张量，形状 (batch_size,)，表示每个序列的有效长度value: 屏蔽值，标量，默认值为 0，用于填充无效位置返回:输出张量，形状与输入 X 相同，无效位置被设置为 value"""maxlen = X.size(1)  # 最大序列长度，标量# 创建掩码，形状 (1, 最大序列长度)，与 valid_len 比较生成布尔张量，形状 (batch_size, 最大序列长度)mask = torch.arange(maxlen, dtype=torch.float32, device=X.device)[None, :] < valid_len[:, None]# 将掩码取反后，X 的无效位置被设置为 valueX[~mask] = valuereturn X

解析：

  • 输入：
    • X：输入张量，通常是序列数据，可能包含填充（padding）部分。
    • valid_len：每个样本的有效长度，例如 [3, 2] 表示第一个样本有 3 个有效 token，第二个样本有 2 个。
    • value：用于填充无效位置的值，默认为 0。
  • 逻辑：
    • maxlen 获取序列的最大长度（即张量的第二维）。
    • torch.arange(maxlen) 创建一个从 0 到 maxlen-1 的序列，形状为 (1, maxlen)。
    • 通过广播机制，与 valid_len（形状 (batch_size, 1)）比较，生成布尔掩码 mask，形状为 (batch_size, maxlen)。
    • mask 表示哪些位置是有效的（True），哪些是无效的（False）。
    • 使用 ~mask 选择无效位置，将其值设置为 value。
  • 输出：修改后的张量 X，无效位置被设置为 value，形状不变。

作用：该函数用于在注意力计算中屏蔽填充区域，确保模型只关注有效 token。

2.2 掩码 Softmax 函数

在注意力机制中，我们需要对注意力分数应用 Softmax 操作，将其转换为概率分布。但由于序列长度不同，需要屏蔽无效位置的贡献。以下是 masked_softmax 函数的实现：

import torch
import torch.nn.functional as Fdef masked_softmax(X, valid_lens):"""通过在最后一个轴上掩蔽元素来执行softmax操作，忽略无效位置参数:X: 输入张量，形状 (batch_size, 查询个数, 键-值对个数)，3D张量valid_lens: 有效长度张量，形状 (batch_size,) 或 (batch_size, 查询个数)，1D或2D张量，表示每个序列的有效长度，即每个查询可以参考的有效键值对长度返回:输出张量，形状 (batch_size, 查询个数, 键-值对个数)，softmax后的注意力权重"""if valid_lens is None:# 如果没有有效长度，直接在最后一个轴上应用softmaxreturn F.softmax(X, dim=-1)shape

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编程日记 2025/9/2 16:13:43