Pytorch学习笔记：nn.MultiheadAttention——多头注意力机制

实现方法
官方文档

torch.nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads, dropout=0.0, bias=True, add_bias_kv=False, add_zero_attn=False, kdim=None, vdim=None, batch_first=False, device=None, dtype=None)

功能：创建一个多头注意力模块，参考论文《transformer》，参考论文及源码笔记：https://blog.csdn.net/qq_50001789/article/details/132181971

多头注意力公式为：
$MultiHead(Q,K,V)=Concat(head_1,\dots,head_h)W^O$
其中 $head_i=Attention(QW^Q_i,KW_i^K,VW^V_i)$ ，流程图如下：

在这里插入图片描述

参数：

embed_dim ：输入数据的维度，也就是向量的长度；
num_heads：表示并行注意力的数量，也就是“头”的数量；
dropout：表示注意力权重的丢弃概率，相当于生成注意力之后，再将注意力传入一层Dropout层，默认为0；
bias：在做线性变换Linear时，是否添加偏置，默认True
add_bias_kv：kv做线性变换时是否加偏置，若键值维度与嵌入维度相同，则可以将add_bias_kv设为False，默认False
add_zero_attn：将一个全零注意力向量添加到最终的输出中（只影响形状，不改变数值），强制使输出张量的形状与输入张量相同
kdim：keys的特征数据维度，即向量长度，默认与embed_dim相等
vdim：values的特征数据维度，即向量长度，默认与embed_dim相等
batch_first：如果设为True，则输入、输出张量表示为（batch, seq, feature），否则张量表示为（seq, batch, feature），默认False。

注意：

embed_dim 会被划分成num_heads份，对应的数据也会被划分，传入不同的“head”里，每个“head”的维度是embed_dim // num_heads；

前向传播

forward(query, key, value, key_padding_mask=None, need_weights=True, attn_mask=None, average_attn_weights=True, is_causal=False)

参数：

query, key, value：表示传入的qkv数据，形式因batch_first变量而异，默认（seq, batch, feature），即（序列，batch，特征）；
key_padding_mask：用于指定哪些位置是填充位置，以便在计算注意力权重时将其忽略。对于batch数据，输入尺寸应为 $(N, S)$ ，其中 $S$ 为序列长度，对于非batch数据，输入尺寸应为 $S$ ，里面的数值可以是布尔、也可以是浮点数。常用布尔数据，True表示该位置为填充，计算注意力的时候需要忽略该位置，如果传入浮点数，则会将该数与key相加，常加负数，用于抑制该位置（False与负无穷效果一样）；
need_weights：如果指定为True，则网络会额外输出注意力权重；
attn_mask：尺寸为 $(L, S)$ 或 $N,num_heads,L,S)$ ，其中 $L$ 表示目标序列长度，数值表示位置， $S$ 表示源序列长度，数值表示位置，如果 attn_mask[b, :, i, j] 为 True，则表示第 b 个样本、第 i 个目标位置和第 j 个源位置之间需要进行注意力计算；
average_attn_weights：表示是否要对多头注意力中的权重沿“头”方向做平均，将多组注意力矩阵生成一组矩阵，设为True时，表示需要做平均，即生成一个注意力矩阵，默认True，即生成每个头的注意力矩阵。只有当need_weights设置为True时，该参数才有意义；
is_causal：如果 is_causal 为 True，表明目标序列中的每个位置只能依赖于它之前的位置，这个操作能够实现因果性，默认False。这个参数只作为一个提示，最终是否是因果的，还是要看参数attn_mask。

注：

权重由计算k、q的相似度得到，得到的权重再与v相乘，做加权求和；
计算过程：

先让kqv做线性映射，之后沿特征向量的方向拆分成不同的“头”，之后利用拆分的向量做运算→q和k做矩阵乘法，得到注意力权重→注意力权重除以缩放因子 $\sqrt{d_k}$ ， $d_k$ 表示每个头的维度，再做Softmax运算→经过一次Dropout运算（可选）→所得的权重与v做矩阵乘法→合并所有“头”，最后经过一次线性映射；

多头是拆特征，不是拆序列；

多头注意力K、Q、V解释：

目前有多组键值匹配对k、v，每个k对应一个v，计算q所对应的值。思路：计算q与每个k的相似度，得到v的权重，之后对v做加权求和，得到q对应的数值。因此在解码过程中，第二个多头注意力的输入中，k、v传入编码特征（是已知的特征匹配对），q传入解码特征（可迭代传入），求解码对应的特征（根据编码特征之间的相似度求解码的注意力加权特征）。

注：kqv的关系用一句话来说就是根据kv的键值匹配关系，预测q对应的数值，根据kq的相似度对v做加权求和。

视频参考：https://www.bilibili.com/video/BV1dt4y1J7ov/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.2&vd_source=b1b1710a3f74753e8bfc47c5c2e4d49e

实现方法

代码来源：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/blob/main/vit_pytorch/vit.py

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, heads=8, dim_head=64, dropout=0.):
        super().__init__()
        inner_dim = dim_head * heads
        project_out = not (heads == 1 and dim_head == dim)

        self.heads = heads
        self.scale = dim_head ** -0.5

        self.attend = nn.Softmax(dim=-1)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

        self.to_qkv = nn.Linear(dim, inner_dim * 3, bias=False)

        self.to_out = nn.Sequential(
            nn.Linear(inner_dim, dim),
            nn.Dropout(dropout)
        ) if project_out else nn.Identity()

    def forward(self, x):
        qkv = self.to_qkv(x).chunk(3, dim=-1)
        q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> b h n d', h=self.heads), qkv)

        dots = torch.matmul(q, k.transpose(-1, -2)) * self.scale

        attn = self.attend(dots)
        attn = self.dropout(attn)

        out = torch.matmul(attn, v)
        out = rearrange(out, 'b h n d -> b n (h d)')
        return self.to_out(out)

官方文档

nn.MultiheadAttention：https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.MultiheadAttention.html?highlight=attention#torch.nn.MultiheadAttention

Pytorch学习笔记：nn.MultiheadAttention——多头注意力机制

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实现方法

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