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Pytorch手撸Attention

news 2025/7/23 14:35:52

Pytorch手撸Attention

注释写的很详细了，对照着公式比较下更好理解，可以参考一下知乎的文章

注意力机制

在这里插入图片描述

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass SelfAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size):super(SelfAttention, self).__init__()self.embed_size = embed_size# 定义三个全连接层，用于生成查询（Q）、键（K）和值（V）# 用Linear线性层让q、k、y能更好的拟合实际需求self.value = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.key = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.query = nn.Linear(embed_size, embed_size)def forward(self, x):# x 的形状应为 (batch_size批次数量, seq_len序列长度, embed_size嵌入维度)batch_size, seq_len, embed_size = x.shapeQ = self.query(x)K = self.key(x)V = self.value(x)# 计算注意力分数矩阵# 使用 Q 矩阵乘以 K 矩阵的转置来得到原始注意力分数# 注意力分数的形状为 [batch_size, seq_len, seq_len]# K.transpose(1,2)转置后[batch_size, embed_size, seq_len]# 为什么不直接使用 .T 直接转置？直接转置就成了[embed_size, seq_len,batch_size]，不方便后续进行矩阵乘法attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(1, 2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.embed_size, dtype=torch.float32))# 应用 softmax 获取归一化的注意力权重，dim=-1表示基于最后一个维度做softmaxattention_weight = F.softmax(attention_scores, dim=-1)# 应用注意力权重到 V 矩阵，得到加权和# 输出的形状为 [batch_size, seq_len, embed_size]output = torch.matmul(attention_weight, V)return output

多头注意力机制

在这里插入图片描述

class MultiHeadAttention(nn.Module):def __init__(self, embed_size, num_heads):super().__init__()self.embed_size = embed_sizeself.num_heads = num_heads# 整除来确定每个头的维度self.head_dim = embed_size // num_heads# 加入断言，防止head_dim是小数，必须保证可以整除assert self.head_dim * num_heads == embed_sizeself.q = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.k = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.v = nn.Linear(embed_size, embed_size)self.out = nn.Linear(embed_size, embed_size)def forward(self, query, key, value):# N就是batch_size的数量N = query.shape[0]# *_len是序列长度q_len = query.shape[1]k_len = key.shape[1]v_len = value.shape[1]# 通过线性变换让矩阵更好的拟合queries = self.q(query)keys = self.k(key)values = self.v(value)# 重新构建多头的queries,permute调整tensor的维度顺序# 结合下文demo进行理解queries = queries.reshape(N, q_len, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)keys = keys.reshape(N, k_len, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)values = values.reshape(N, v_len, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)# 计算多头注意力分数attention_scores = torch.matmul(queries, keys.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32))attention = F.softmax(attention_scores, dim=-1)# 整合多头注意力机制的计算结果out = torch.matmul(attention, values).permute(0, 2, 1, 3).reshape(N, q_len, self.embed_size)# 过一遍线性函数out = self.out(out)return out

demo测试

self-attention测试

# 测试自注意力机制
batch_size = 2
seq_len = 3
embed_size = 4# 生成一个随机数据 tensor
input_tensor = torch.rand(batch_size, seq_len, embed_size)# 创建自注意力模型实例
model = SelfAttention(embed_size)# print输入数据
print("输入数据 [batch_size, seq_len, embed_size]:")
print(input_tensor)# 运行自注意力模型
output_tensor = model(input_tensor)# print输出数据
print("输出数据 [batch_size, seq_len, embed_size]:")
print(output_tensor)

=======print=========

输入数据 [batch_size, seq_len, embed_size]:
tensor([[[0.7579, 0.7342, 0.1031, 0.8610],[0.8250, 0.0362, 0.8953, 0.1687],[0.8254, 0.8506, 0.9826, 0.0440]],[[0.0700, 0.4503, 0.1597, 0.6681],[0.8587, 0.4884, 0.4604, 0.2724],[0.5490, 0.7795, 0.7391, 0.9113]]])输出数据 [batch_size, seq_len, embed_size]:
tensor([[[-0.3714,  0.6405, -0.0865, -0.0659],[-0.3748,  0.6389, -0.0861, -0.0706],[-0.3694,  0.6388, -0.0855, -0.0660]],[[-0.2365,  0.4541, -0.1811, -0.0354],[-0.2338,  0.4455, -0.1871, -0.0370],[-0.2332,  0.4458, -0.1867, -0.0363]]], grad_fn=<UnsafeViewBackward0>)

MultiHeadAttention

多头注意力机制务必自己debug一下，主要聚焦在理解如何拆分成多头的，不结合代码你很难理解多头的操作过程

1、queries.reshape(N, q_len, self.num_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3) 处理之后的 size = torch.Size([64, 8, 10, 16])

通过上述操作，queries 张量的最终形状变为 [N, self.num_heads, q_len, self.head_dim]。这样的排列方式使得每个注意力头可以单独处理对应的序列部分，而每个头的处理仅关注其分配到的特定维度 self.head_dim
这个形状是为了后续的矩阵乘法操作准备的，其中每个头的查询将与对应的键进行点乘，以计算注意力分数

2、attention_scores = torch.matmul(queries, keys.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt( torch.tensor(self.head_dim, dtype=torch.float32)) 将reshape后的quries的后两个维度进行转置后点乘，对应了 $\cdot K^T$ ；根据demo这里的头数为8，所以公式中对应的下标 $i$ 为8

3、在进行完多头注意力机制的计算后通过 torch.matmul(attention, values).permute(0, 2, 1, 3).reshape(N, q_len, self.embed_size) 整合，变回原来的 [batch_size,seq_length,embed_size]形状

# 测试多头注意力
embed_size = 128  # 嵌入维度
num_heads = 8    # 头数
attention = MultiHeadAttention(embed_size, num_heads)# 创建随机数据模拟 [batch_size, seq_length, embedding_dim]
batch_size = 64
seq_length = 10
dummy_values = torch.rand(batch_size, seq_length, embed_size)
dummy_keys = torch.rand(batch_size, seq_length, embed_size)
dummy_queries = torch.rand(batch_size, seq_length, embed_size)# 计算多头注意力输出
output = attention(dummy_values, dummy_keys, dummy_queries)
print(output.shape)  # [batch_size, seq_length, embed_size]