基于Transformer的机器翻译的实现代码

多头注意力机制

总体描述
第一张图片是原文的的图片，我们可以看到，Q，K，V 是三个固定值，分别通过一个Linear层进行映射，Linear层有3个，使用的注意力评分函数为Scaled Dot-Product Attentio ， 有3个代表有3个头，最后将每个头的输出Concat在一起，然后再通过一个Linear层映射成和单头一样的输出。每个头都是注意力，每个头筛选到的信息不同，信息更加丰富，有利于最终模型取得更好的效果

基于Transformer的机器翻译的实现代码我挂在了我的仓库上（超详细）： https://github.com/Zhengpeng-Guo/Machine-translation-based-on-Transformer

代码详解
在论文中，多头自注意力是将q，k，v线性映射h次，再进行h次自注意力操作，得到h个自注意结果进行拼接。代码实现的第一想法是，对于每一个头，进行一个映射，进行一个注意力的计算，forloop一下然后最后concat起来，但是在实际事项过程中对qkv进行一次映射，再在特征维度上对其进行h次分割，然后像是在特征子空间进行注意力计算，最后将结果拼接起来。

class MultiheadAttention(nn.Module):
    # n_heads：多头注意力的数量
    # hid_dim：每个词输出的向量维度
    def __init__(self, hid_dim, n_heads, dropout):
        super(MultiheadAttention, self).__init__()
        self.hid_dim = hid_dim
        self.n_heads = n_heads

        # 强制 hid_dim 必须整除 h
        assert hid_dim % n_heads == 0
        # 定义 W_q 矩阵
        self.w_q = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        # 定义 W_k 矩阵
        self.w_k = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        # 定义 W_v 矩阵
        self.w_v = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        self.fc = nn.Linear(hid_dim, hid_dim)
        self.do = nn.Dropout(dropout)
        # 缩放
        self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim // n_heads]))

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        # K: [64,10,300], batch_size 为 64，有 12 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        # V: [64,10,300], batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        # Q: [64,12,300], batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
        bsz = query.shape[0]
        Q = self.w_q(query)
        K = self.w_k(key)
        V = self.w_v(value)
        # 这里把 K Q V 矩阵拆分为多组注意力，变成了一个 4 维的矩阵
        # 最后一维就是是用 self.hid_dim // self.n_heads 来得到的，表示每组注意力的向量长度, 每个 head 的向量长度是：300/6=50
        # 64 表示 batch size，6 表示有 6组注意力，10 表示有 10 词，50 表示每组注意力的词的向量长度
        # K: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
        # V: [64,10,300] 拆分多组注意力 -> [64,10,6,50] 转置得到 -> [64,6,10,50]
        # Q: [64,12,300] 拆分多组注意力 -> [64,12,6,50] 转置得到 -> [64,6,12,50]
        # 转置是为了把注意力的数量 6 放到前面，把 10 和 50 放到后面，方便下面计算
        Q = Q.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
        K = K.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)
        V = V.view(bsz, -1, self.n_heads, self.hid_dim //
                   self.n_heads).permute(0, 2, 1, 3)

        # 第 1 步：Q 乘以 K的转置，除以scale
        # [64,6,12,50] * [64,6,50,10] = [64,6,12,10]
        # attention：[64,6,12,10]
        attention = torch.matmul(Q, K.permute(0, 1, 3, 2)) / self.scale

        # 把 mask 不为空，那么就把 mask 为 0 的位置的 attention 分数设置为 -1e10
        if mask is not None:
            attention = attention.masked_fill(mask == 0, -1e10)

        # 第 2 步：计算上一步结果的 softmax，再经过 dropout，得到 attention。
        # 注意，这里是对最后一维做 softmax，也就是在输入序列的维度做 softmax
        # attention: [64,6,12,10]
        attention = self.do(torch.softmax(attention, dim=-1))

        # 第三步，attention结果与V相乘，得到多头注意力的结果
        # [64,6,12,10] * [64,6,10,50] = [64,6,12,50]
        # x: [64,6,12,50]
        x = torch.matmul(attention, V)

        # 因为 query 有 12 个词，所以把 12 放到前面，把 5 和 60 放到后面，方便下面拼接多组的结果
        # x: [64,6,12,50] 转置-> [64,12,6,50]
        x = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        # 这里的矩阵转换就是：把多组注意力的结果拼接起来
        # 最终结果就是 [64,12,300]
        # x: [64,12,6,50] -> [64,12,300]
        x = x.view(bsz, -1, self.n_heads * (self.hid_dim // self.n_heads))
        x = self.fc(x)
        return x


# batch_size 为 64，有 12 个词，每个词的 Query 向量是 300 维
query = torch.rand(64, 12, 300)
# batch_size 为 64，有 12 个词，每个词的 Key 向量是 300 维
key = torch.rand(64, 10, 300)
# batch_size 为 64，有 10 个词，每个词的 Value 向量是 300 维
value = torch.rand(64, 10, 300)
attention = MultiheadAttention(hid_dim=300, n_heads=6, dropout=0.1)
output = attention(query, key, value)
## output: torch.Size([64, 12, 300])
print(output.shape)

参考：transformer多头注意力的不同框架实现（tensorflow+pytorch）
Transformer中的多头自注意力在代码层面如何实现？
多头注意力机制的计算流、代码解析