Scaled Dot-Product Attention

• 论文地址

  https://arxiv.org/pdf/1706.03762

注意力机制介绍

• 缩放点积注意力是Transformer模型的核心组件，用于计算序列中不同位置之间的关联程度。其核心思想是通过查询向量（query）和键向量（key）的点积来获取注意力分数，再通过缩放和归一化处理，最后与值向量（value）加权求和得到最终表示。

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数学公式

• 缩放点积注意力的计算过程可分为三个关键步骤：

  1. 点积计算与缩放：通过矩阵乘法计算查询向量与键向量的相似度，并使用 $\sqrt{d_k}$ 缩放
  2. 掩码处理（可选）：对需要忽略的位置施加极大负值掩码
  3. Softmax归一化：将注意力分数转换为概率分布
  4. 加权求和：用注意力权重对值向量进行加权

  公式表达为：
  $$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
  其中：

  • $Q\in {\mathbb{R}}^{seq\_len\times d\_k}$：查询矩阵
  • $K\in {\mathbb{R}}^{seq\_len\times d\_k}$：键矩阵
  • $V\in {\mathbb{R}}^{seq\_len\times d\_k}$：值矩阵

  $seq\_len$ 为序列长度，$d\_k$ 为embedding的维度。

代码实现

• 计算注意力分数

  #!/usr/bin/env python
  # -*- coding: utf-8 -*-
  import torchdef calculate_attention(query, key, value, mask=None):"""计算缩放点积注意力分数参数说明：query: [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]key:   [batch_size, n_heads, seq_len, d_k] value: [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]mask:  [batch_size, seq_len, seq_len]（可选）"""d_k = key.shape[-1]key_transpose = key.transpose(-2, -1)  # 转置最后两个维度# 计算缩放点积 [batch, h, seq_len, seq_len]att_scaled = torch.matmul(query, key_transpose) / d_k ** 0.5# 掩码处理（解码器自注意力使用）if mask is not None:att_scaled = att_scaled.masked_fill_(mask=mask, value=-1e9)# Softmax归一化att_softmax = torch.softmax(att_scaled, dim=-1)# 加权求和 [batch, h, seq_len, d_k]return torch.matmul(att_softmax, value)
  

• 相关解释

  1. 输入张量 query, key, value的形状

     如果是直接计算的话，那么shape是 [batch_size, seq_len, d_model]

     当然为了学习更多的表征，一般都是多头注意力，这时候shape则是[batch_size, n_heads, seq_len, d_k]

     其中

     • batch_size：批量

     • n_heads：注意力头的数量

     • seq_len: 序列的长度

     • d_model: embedding维度

     • d_k： d_k = d_model / n_heads

  2. 代码中的shape转变

     • key_transpose :key的转置矩阵

       由 key 转置了最后两个维度，维度从 [batch_size, n_heads, seq_len, d_k] 转变为 [batch_size, n_heads, d_k, seq_len]

     • **att_scaled **：缩放点积

       由 query 和 key 通过矩阵相乘得到

       [batch_size, n_heads, seq_len, d_k] @ [batch_size, n_heads, d_k, seq_len] --> [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len]

     • att_score： 注意力分数

       由两个矩阵相乘得到

       [batch_size, n_heads, seq_len, seq_len] @ [batch_size, n_heads, seq_len, d_k] --> [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]

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使用示例

• 测试代码

  if __name__ == "__main__":# 模拟输入：batch_size=2, 8个注意力头，序列长度512，d_k=64x = torch.ones((2, 8, 512, 64))# 计算注意力（未使用掩码）att_score = calculate_attention(x, x, x)print("输出形状:", att_score.shape)  # torch.Size([2, 8, 512, 64])print("注意力分数示例:\n", att_score[0,0,:3,:3])
  

  在实际使用中通常会将此实现封装为nn.Module并与位置编码、残差连接等组件配合使用，构建完整的Transformer层。

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