large-scale-DRL-exploration代码阅读（三）

我们计算出注意力分布，并根据分布对输入信息进行加权求平均，这个结果是注意力，他后续怎么使用，他是一个标量吗？

🧩 1️⃣ 注意力结果不是一个标量！

这是一个很常见的误区。
我们来明确：

注意力机制产生两个主要输出：
(1) 注意力分布（attention weights）
(2) 加权求和后的向量（attention output）

• 对于每个 query（例如一个节点），这个向量告诉你它“关注”每个 key 的程度。

• 每一行加起来 = 1

• 这个分布可以用于可视化模型“在看哪里”，或用于解释性分析（explainability）。

---

✅ 加权求和后的结果 (attention output)

这才是 注意力层真正的输出。

也就是：对每个 query 节点，把所有 key 对应的 value 向量加权求平均。
结果是一个向量，不是标量！

🧠 2️⃣ 输出向量是如何使用的？

这个输出（每个节点一个向量）会被后续网络继续处理。比如在你的 EncoderLayer 里：

🔍 3️⃣ 举个直观例子

假设你有 3 个节点，输入特征如下：

节点	原始特征 (128维)	含义
A	[a₁, a₂, …]	自身信息
B	[b₁, b₂, …]	邻居节点信息
C	[c₁, c₂, …]	另一个节点信息

经过注意力机制后，节点 A 的新特征是：

hA​=αA,A​VA​+αA,B​VB​+αA,C​VC

其中：

• α 是 A 对各节点的注意力权重（总和=1）

• V 是 value 向量

因此：

• 如果 α_{A,B} 高，表示 A 强烈“关注”B 的特征；

• h_A 中就更多融合了 B 的信息。

单多对比

✅ 直观理解

单头注意力：

• 就像一个人看问题时只用 一双眼睛，只能专注于一种模式。

• 如果你想同时关注局部邻居和全局趋势，单头可能抓不到。

多头注意力：

• 就像一个人有 多双眼睛，每双眼睛关注不同的方面：

  • 头1关注局部节点关系

  • 头2关注全局结构

  • 头3关注节点度或特定邻居信息

• 最后把所有头的观察结果融合，形成更丰富的节点特征。

---

🔹 优势对比表

特性	单头注意力	多头注意力
注意力模式	单一	多种
信息表达能力	容易受限	更丰富
参数量	少	多
计算量	小	大（可并行化）
表达全局与局部	不容易同时捕捉	能同时捕捉

也就是说我的输入是128维的Q，K，V；但是我利用了多头注意力机制，一共八个头，现在我有128/8个Q，K，V，他们是128维的分割开的，各自并行计算，然后再拼接起来？

self.norm_factor = 1 / math.sqrt(self.key_dim)

这个不是单头注意力机制吗 怎么会有多个key 和query

你说得对，这段 SingleHeadAttention 的确是单头注意力（Single-Head Attention），但“多个 key 和 query”并不是说多头，而是因为每个样本可能包含多个元素需要做注意力计算。

具体说明：

1. batch 维度 (n_batch)

   • 代表同时处理的样本数量，比如 32 个图/序列同时计算。

2. query 维度 (n_query)

   • 每个样本里有多少个 query。

   • 比如在图节点选择任务里，每个图里可能有 1 个“当前节点”作为 query，也可能有多个 query 节点同时计算。

3. key 维度 (n_key)

   • 每个样本里 key 的数量，也就是注意力要看的元素数量。

   • 比如图里一个节点有多个邻居节点作为 key。

4. embedding 维度 (n_dim)

   • query/key/value 的特征维度，这里就是节点特征向量的长度。

输入可以有许多。输入可以作为 q k v ，所以n_key 就是输入的个数

k_flat = k.reshape(-1, n_dim)

这两行代码的作用是把多维张量展平，方便矩阵乘法，具体解释如下：

假设 k 和 q 的原始形状分别是：

k: [n_batch, n_key, n_dim]
q: [n_batch, n_query, n_dim]

• n_batch：批量大小

• n_key：每个样本中 key 的数量

• n_query：每个样本中 query 的数量

• n_dim：特征维度

• k_flat 变成 [n_batch * n_key, n_dim]

• q_flat 变成 [n_batch * n_query, n_dim]

这样做的原因是方便一次性用矩阵乘法 torch.matmul 对所有 query/key 做线性映射

Q = torch.matmul(q_flat, self.w_query)  # [n_batch*n_query, key_dim]
K = torch.matmul(k_flat, self.w_key)    # [n_batch*n_key, key_dim]

之后再用 .view() 恢复成 [n_batch, n_query, key_dim] 或 [n_batch, n_key, key_dim]，方便后续计算注意力。

-1 表示自动推算维度

• -1：表示让 PyTorch 自动推算这一维度的大小

• n_dim：指定第二维是 n_dim（每个 key 的特征维度保持不变）

self.norm_factor = 1 / math.sqrt(self.key_dim)

作用：防止 Q·K^T 由于 key_dim 太大而导致 softmax 输出过于集中，梯度消失。

维度总结

✅ 五、总结一句话：

向量	矩阵乘法	输出维度	目的
Q = XW_Q	[input_dim, key_dim]	key_dim	把输入映射到匹配空间
K = XW_K	[input_dim, key_dim]	key_dim	把输入映射到匹配空间
V = XW_V	[input_dim, value_dim]	value_dim	把输入映射到输出空间

🔹 masked_fill 做了什么

masked_fill(mask == 1, -1e8) 的意思是：

把所有被 mask 掉的位置（mask == 1）的打分 U 替换为一个极小的数（比如 -1e8）

softmax() 太平均或者太集中，怎么影响梯度

刚刚的单头注意力机制一般查询不是一个吗，这里的多头注意力机制q不是一个了？，而是自注意力机制

🧠 四、回到你的问题总结一下

机制类型	Query 的数量	特点	是否共享 Q,K,V 来源	是否有多头
单头注意力（经典）	1 个 query	计算单个 query 对一组 keys 的注意力	Q≠K,V	❌
自注意力（Self-Attention）	多个 query（每个元素一个）	每个位置都做注意力，建模内部依赖	Q=K=V	❌
多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）	多个 query，每个头有独立子空间	并行多个注意力头，表达力更强	Q=K=V	✅

💡 用一句话概括：

“单头注意力”只计算一个 query 对若干 key 的关注；
“自注意力”扩展成多个 query，每个元素都去看整个序列；
“多头注意力”再进一步，让多个独立的子空间同时看序列。

单头注意力机制可以有多个查询吗

可以，但要区分单头和自注意力的概念：

---

1️⃣ 单头注意力（Single-Head Attention）

• 核心定义：每个头只用一个注意力计算空间。

• 查询数量：

  • 理论上，单头注意力可以同时计算多个 query 对同一组 key 的注意力，也就是 Q 可以是一个矩阵。

  • 例如在机器翻译中，一个 batch 内每个 query 都可以并行计算注意力，只要还是“单个头”，输出维度就是 value 维度。

换句话说，单头注意力和 query 数量不是严格一一对应的关系，“单头”强调的是 只有一个注意力空间（embedding 维度不拆分）。

---

2️⃣ 自注意力（Self-Attention）

• Q = K = V，通常每个位置都是一个 query。

• 单头也可以做自注意力，只是没有拆成多头，不同子空间的学习能力有限。

---

3️⃣ 多头注意力（Multi-Head Attention）

• 每个头都是一个独立的注意力空间。

• Q 可以是多个 query，每个头并行处理这些 query，然后再拼接。

• 这样可以捕捉序列中不同角度的依赖关系。

---

✅ 总结：

• 单头注意力 ≠ 只能有一个 query

• 单头注意力强调的是“只有一个注意力子空间”。

• **可以同时计算多个 query 的注意力，只是所有 query 在同一个头里计算”。