transpose_qkv 函数的主要作用是将输入的张量重新排列，使其适合多头注意力的计算。具体来说，它将输入张量的形状从 (batch_size, seq_len, num_hiddens) 转换为 (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens // num_heads)

详细步骤

• 输入形状
  假设输入的张量形状为 (batch_size, seq_len, num_hiddens)，其中：
  batch_size 是批次大小。
  seq_len 是序列长度。
  num_hiddens 是隐藏层的维度。

• 拆分多头
  多头注意力机制将 num_hiddens 维度拆分成 num_heads 个头，每个头的维度为 num_hiddens // num_heads。

• 重新排列
  通过重新排列张量的维度，将 (batch_size, seq_len, num_hiddens) 转换为 (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens // num_heads)。

具体实现

假设 transpose_qkv 函数的实现如下：

def transpose_qkv(X, num_heads):
    # X: (batch_size, seq_len, num_hiddens)
    batch_size, seq_len, num_hiddens = X.shape
    num_hiddens_per_head = num_hiddens // num_heads
    
    # 将 num_hiddens 维度拆分成 num_heads 个头
    X = X.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, num_hiddens_per_head)
    
    # 交换维度，使得每个头的数据连续排列
    X = X.permute(0, 2, 1, 3)  # (batch_size, num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)
    
    # 将 batch_size 和 num_heads 合并
    X = X.reshape(batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)
    
    return X

• 解释
  1. 拆分维度：
     X.reshape(batch_size, seq_len, num_heads, num_hiddens_per_head)：
     将 num_hiddens 维度拆分成 num_heads 个头，每个头的维度为 num_hiddens_per_head。
     此时，X 的形状为 (batch_size, seq_len, num_heads, num_hiddens_per_head)。
  2. 交换维度：
     X.permute(0, 2, 1, 3)：
     将 num_heads 维度移到第二个位置，使得每个头的数据连续排列。
     此时，X 的形状为 (batch_size, num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)。
  3. 合并维度：
     X.reshape(batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)：
     将 batch_size 和 num_heads 合并，使得每个头的数据连续排列。
     此时，X 的形状为 (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)。

总结

transpose_qkv 函数通过以下步骤将输入张量重新排列，使其适合多头注意力的计算：

• 将 num_hiddens 维度拆分成 num_heads 个头。

• 交换维度，使得每个头的数据连续排列。

• 合并 batch_size 和 num_heads 维度，使得每个头的数据连续排列。

最终，transpose_qkv 函数返回形状为 (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens // num_heads) 的张量，以便进行多头注意力计算。

transpose_output 函数的主要作用是将多头注意力的输出重新排列，使其适合后续的处理。具体来说，它将输入张量的形状从 (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens // num_heads) 转换为 (batch_size, seq_len, num_hiddens)

具体实现

假设 transpose_output 函数的实现如下：

def transpose_output(X, num_heads):
    # X: (batch_size * num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)
    batch_size_times_num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head = X.shape
    batch_size = batch_size_times_num_heads // num_heads
    
    # 将 batch_size 和 num_heads 拆分
    X = X.reshape(batch_size, num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)
    
    # 交换维度，使得每个头的数据连续排列
    X = X.permute(0, 2, 1, 3)  # (batch_size, seq_len, num_heads, num_hiddens_per_head)
    
    # 将 num_heads 和 num_hiddens_per_head 合并
    X = X.reshape(batch_size, seq_len, num_heads * num_hiddens_per_head)
    
    return X

• 解释
  1. 拆分维度：
     X.reshape(batch_size, num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)：
     将 batch_size * num_heads 维度拆分成 batch_size 和 num_heads。
     此时，X 的形状为 (batch_size, num_heads, seq_len, num_hiddens_per_head)。
  2. 交换维度：
     X.permute(0, 2, 1, 3)：
     将 seq_len 维度移到第二个位置，使得每个头的数据连续排列。
     此时，X 的形状为 (batch_size, seq_len, num_heads, num_hiddens_per_head)。
  3. 合并维度：
     X.reshape(batch_size, seq_len, num_heads * num_hiddens_per_head)：
     将 num_heads 和 num_hiddens_per_head 合并，使得每个头的数据连续排列。
     此时，X 的形状为 (batch_size, seq_len, num_hiddens)。

总结

transpose_output 函数通过以下步骤将多头注意力的输出重新排列，使其适合后续的处理：

• 将 batch_size * num_heads 维度拆分成 batch_size 和 num_heads。

• 交换维度，使得每个头的数据连续排列。

• 合并 num_heads 和 num_hiddens_per_head 维度，使得每个头的数据连续排列。

最终，transpose_output 函数返回形状为 (batch_size, seq_len, num_hiddens) 的张量，以便进行后续的处理。