nnmultiheadattention 返回值的attn_output_weights_sum我想画这个热力图怎么画

要画出 nn.multiheadattention 函数返回值的 attn_output_weights_sum 矩阵的热力图，可以使用 Python 中的 matplotlib 库。以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn as nn

# 假设你已经有了一个 nn.MultiheadAttention 的实例，名为 attention
# 假设你已经有了一个输入张量 x，形状为 (seq_len, batch_size, input_dim)
# 假设你已经有了一个输出张量 output，形状为 (seq_len, batch_size, output_dim)
# 注意：seq_len 和 batch_size 的值必须相同

# 调用 attention 函数
_, attn_output_weights = attention(x, x, x)
# 取出 attn_output_weights_sum 矩阵
attn_output_weights_sum = attn_output_weights.sum(dim=0).squeeze().detach().numpy()

# 使用 matplotlib 画出热力图
plt.imshow(attn_output_weights_sum, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()

解释一下上面的代码：

1. 首先调用 attention 函数，得到两个返回值，我们只需要第二个返回值 attn_output_weights；
2. 对 attn_output_weights 进行求和，得到 attn_output_weights_sum；
3. 将 attn_output_weights_sum 转换为 numpy 数组，并使用 imshow 函数画出热力图；
4. 最后使用 colorbar 和 show 函数显示热力图。

需要注意的是，attn_output_weights_sum 的形状是 (batch_size, seq_len, seq_len)，因此要先对第一个维度求和（即 sum(dim=0)），然后挤压掉第一个维度（即 squeeze()）。另外，要将 attn_output_weights_sum 转换为 numpy 数组，才能用 imshow 函数画出热力图