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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。


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=
http://www.dtcms.com/wzjs/254877.html

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