用tensorflow写self attention的代码

下面是使用TensorFlow实现self-attention的代码示例：

import tensorflow as tf

class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, num_heads, d_model):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.num_heads = num_heads
        self.d_model = d_model
        
        assert d_model % self.num_heads == 0
        
        self.depth = d_model // self.num_heads
        
        self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)
        
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    
    def split_heads(self, x, batch_size):
        x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
        return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
    
    def call(self, inputs):
        batch_size = tf.shape(inputs)[0]
        
        q = self.wq(inputs)
        k = self.wk(inputs)
        v = self.wv(inputs)
        
        q = self.split_heads(q, batch_size)
        k = self.split_heads(k, batch_size)
        v = self.split_heads(v, batch_size)
        
        scaled_attention_logits = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        scaled_attention_logits = scaled_attention_logits / tf.math.sqrt(tf.cast(self.depth, tf.float32))
        attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)
        output = tf.matmul(attention_weights, v)
        
        output = tf.transpose(output, perm=[0, 2, 1, 3])
        concat_attention = tf.reshape(output, (batch_size, -1, self.d_model))
        output = self.dense(concat_attention)
        
        return output, attention_weights

在上面的代码中，我们定义了一个SelfAttention类，它继承自tf.keras.layers.Layer。在初始化函数中，我们指定了注意力头数和模型维度。在call函数中，我们首先使用三个全连接层来计算查询（q）、键（k）和值（v）。然后，我们将它们分别拆分成多个头，计算注意力权重，并将值乘以权重得到输出。最后，我们将输出拼接在一起并通过一个全连接层进行处理，得到最终的输出。

使用该SelfAttention层的示例代码如下：

import numpy as np

num_heads = 8
d_model = 512

self_attention = SelfAttention(num_heads, d_model)

batch_size = 2
seq_len = 10
embedding_dim = d_model

inputs = np.random.rand(batch_size, seq_len, embedding_dim)
outputs, attention_weights = self_attention(inputs)

print(outputs.shape)
print(attention_weights.shape)

在这个示例中，我们首先创建了一个SelfAttention层，并指定了头数和模型维度。然后，我们生成了一个随机的输入张量，并将其传递给SelfAttention层。最后，我们打印输出张量和注意力权重张量的形状。