【Pytorch实战教程】拆解PyTorch中的多头注意力：原来Transformer的核心组件可以这样玩

大家好，今天想和大家聊聊PyTorch中那个让人又爱又怕的nn.MultiheadAttention。第一次接触这个模块时，我的表情大概是这样的：🤯——官方文档冷冰冰的参数说明，论文里复杂的矩阵公式，还有那些莫名其妙的"query, key, value"三重唱。但当我真正理解它的工作原理后，才发现这简直是深度学习中"真香"的代表作。

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一、从单头到多头：注意力机制的进化史

想象你正在参加一场学术会议，突然被要求同时关注三个方向的讨论：左边的理论推导、中间的实验结果、右边的代码实现。普通人可能手忙脚乱，但多头注意力就像给大脑开了多线程——每个"头"专注一个方向，最后把各线程的见解汇总。

在PyTorch中，这个魔法只需要一行代码：

self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=