求一张在csdn上看到的描述自注意力机制中qkv的计算过程的gif动图

Question

求一张曾在csdn上看到的描述自注意力机制中qkv的计算过程的gif动图，非常直观，现在找不到了，十分痛苦

Answer 1

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解答

你好！我理解你的问题，你想要找一张gif动图来描述自注意力机制中qkv的计算过程，这个过程是 transformer 模型中非常重要的一部分。

虽然我找不到你曾经在 CSDN 上看到的gif动图，但是我可以给你一个简单的计算过程：

qkv 计算过程可以分为三个步骤：

1. Query (Q)：将输入序列中的每个 token 的 embedding 通过一个线性变换层转换为 query向量。
2. Key (K)：将输入序列中的每个 token 的 embedding 通过一个线性变换层转换为 key向量。
3. Value (V)：将输入序列中的每个 token 的 embedding 通过一个线性变换层转换为 value向量。

然后，我们可以计算 attention 权重矩阵：

Attention(Q, K) = softmax(Q * K^T / sqrt(d))

其中，d 是 embedding 的维度。

最后，我们可以计算输出：

Output = Attention(Q, K) * V

这个过程可以用以下 Python 代码来实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.query_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_linear = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x):
        query = self.query_linear(x)
        key = self.key_linear(x)
        value = self.value_linear(x)

        attention = torch.matmul(query, key.T) / math.sqrt(d_model)
        attention = F.softmax(attention, dim=-1)
        output = torch.matmul(attention, value)
        return output

这个代码实现了自注意力机制中的 qkv 计算过程和 attention 权重计算过程。

希望这个解答能够帮助你！