目录

🍔 注意力机制介绍

1.1 注意力概念

1.2 注意力计算规则

1.3 常见的注意力计算规则

🍔 什么是注意力机制

🍔 注意力机制的作用

🍔 注意力机制实现步骤

4.1 步骤

4.2 代码实现

🍔 小结

学习目标

🍀 了解什么是注意力计算规则以及常见的计算规则.

🍀 了解什么是注意力机制及其作用.

🍀 掌握注意力机制的实现步骤.

🍔 注意力机制介绍

1.1 注意力概念

• 我们观察事物时，之所以能够快速判断一种事物(当然允许判断是错误的), 是因为我们大脑能够很快把注意力放在事物最具有辨识度的部分从而作出判断，而并非是从头到尾的观察一遍事物后，才能有判断结果. 正是基于这样的理论，就产生了注意力机制.

1.2 注意力计算规则

• 它需要三个指定的输入Q(query), K(key), V(value), 然后通过计算公式得到注意力的结果, 这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示. 当输入的Q=K=V时, 称作自注意力计算规则.

• Q, K, V的比喻解释:

假如我们有一个问题: 给出一段文本，使用一些关键词对它进行描述!
为了方便统一正确答案，这道题可能预先已经给大家写出了一些关键词作为提示.其中这些给出的提示就可以看作是key， 而整个的文本信息就相当于是query，value的含义则更抽象，可以比作是你看到这段文本信息后，脑子里浮现的答案信息，这里我们又假设大家最开始都不是很聪明，第一次看到这段文本后脑子里基本上浮现的信息就只有提示这些信息，因此key与value基本是相同的，但是随着我们对这个问题的深入理解，通过我们的思考脑子里想起来的东西原来越多，并且能够开始对我们query也就是这段文本，提取关键信息进行表示.  这就是注意力作用的过程， 通过这个过程，我们最终脑子里的value发生了变化，根据提示key生成了query的关键词表示方法，也就是另外一种特征表示方法。

刚刚我们说到key和value一般情况下默认是相同，与query是不同的，这种是我们一般的注意力输入形式，但有一种特殊情况，就是我们query与key和value相同，这种情况我们称为自注意力机制，就如同我们的刚刚的例子， 使用一般注意力机制，是使用不同于给定文本的关键词表示它. 而自注意力机制,需要用给定文本自身来表达自己，也就是说你需要从给定文本中抽取关键词来表述它, 相当于对文本自身的一次特征提取。

1.3 常见的注意力计算规则

• 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.

• 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化后再使用tanh函数激活, 然后再进行内部求和, 最后使用softmax处理获得结果再与V做张量乘法.

• 将Q与K的转置做点积运算, 然后除以一个缩放系数, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.

• 说明：当注意力权重矩阵和V都是三维张量且第一维代表为batch条数时, 则做bmm运算.bmm是一种特殊的张量乘法运算.

• bmm运算演示:

# 如果参数1形状是(b × n × m), 参数2形状是(b × m × p), 则输出为(b × n × p)
>>> input = torch.randn(10, 3, 4)
>>> mat2 = torch.randn(10, 4, 5)
>>> res = torch.bmm(input, mat2)
>>> res.size()
torch.Size([10, 3, 5])

🍔 什么是注意力机制

• 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使用自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.
• 说明: NLP领域中, 当前的注意力机制大多数应用于seq2seq架构, 即编码器和解码器模型.

🍔 注意力机制的作用

• 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
• 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention).

注意力机制在网络中实现的图形表示:

 

🍔 注意力机制实现步骤

4.1 步骤

• 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
• 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法，则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼接, 如果是转置点积, 一般是自注意力, Q与V相同, 则不需要进行与Q的拼接.
• 第三步: 最后为了使整个attention机制按照指定尺寸输出, 使用线性层作用在第二步的结果上做一个线性变换, 得到最终对Q的注意力表示.

4.2 代码实现

• 常见注意力机制的代码分析:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Attn(nn.Module):def __init__(self, query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size):"""初始化函数中的参数有5个, query_size代表query的最后一维大小key_size代表key的最后一维大小, value_size1代表value的导数第二维大小, value = (1, value_size1, value_size2)value_size2代表value的倒数第一维大小, output_size输出的最后一维大小"""super(Attn, self).__init__()# 将以下参数传入类中self.query_size = query_sizeself.key_size = key_sizeself.value_size1 = value_size1self.value_size2 = value_size2self.output_size = output_size# 初始化注意力机制实现第一步中需要的线性层.self.attn = nn.Linear(self.query_size + self.key_size, value_size1)# 初始化注意力机制实现第三步中需要的线性层.self.attn_combine = nn.Linear(self.query_size + value_size2, output_size)def forward(self, Q, K, V):"""forward函数的输入参数有三个, 分别是Q, K, V, 根据模型训练常识, 输入给Attion机制的张量一般情况都是三维张量, 因此这里也假设Q, K, V都是三维张量"""# 第一步, 按照计算规则进行计算, # 我们采用常见的第一种计算规则# 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 最后使用softmax处理获得结果attn_weights = F.softmax(self.attn(torch.cat((Q[0], K[0]), 1)), dim=1)# 然后进行第一步的后半部分, 将得到的权重矩阵与V做矩阵乘法计算, # 当二者都是三维张量且第一维代表为batch条数时, 则做bmm运算attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0), V)# 之后进行第二步, 通过取[0]是用来降维, 根据第一步采用的计算方法, # 需要将Q与第一步的计算结果再进行拼接output = torch.cat((Q[0], attn_applied[0]), 1)# 最后是第三步, 使用线性层作用在第三步的结果上做一个线性变换并扩展维度，得到输出# 因为要保证输出也是三维张量, 因此使用unsqueeze(0)扩展维度output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)return output, attn_weights

• 调用:

query_size = 32
key_size = 32
value_size1 = 32
value_size2 = 64
output_size = 64
attn = Attn(query_size, key_size, value_size1, value_size2, output_size)
Q = torch.randn(1,1,32)
K = torch.randn(1,1,32)
V = torch.randn(1,32,64)
out = attn(Q, K ,V)
print(out[0])
print(out[1])

• 输出效果:

tensor([[[ 0.4477, -0.0500, -0.2277, -0.3168, -0.4096, -0.5982,  0.1548,-0.0771, -0.0951,  0.1833,  0.3128,  0.1260,  0.4420,  0.0495,-0.7774, -0.0995,  0.2629,  0.4957,  1.0922,  0.1428,  0.3024,-0.2646, -0.0265,  0.0632,  0.3951,  0.1583,  0.1130,  0.5500,-0.1887, -0.2816, -0.3800, -0.5741,  0.1342,  0.0244, -0.2217,0.1544,  0.1865, -0.2019,  0.4090, -0.4762,  0.3677, -0.2553,-0.5199,  0.2290, -0.4407,  0.0663, -0.0182, -0.2168,  0.0913,-0.2340,  0.1924, -0.3687,  0.1508,  0.3618, -0.0113,  0.2864,-0.1929, -0.6821,  0.0951,  0.1335,  0.3560, -0.3215,  0.6461,0.1532]]], grad_fn=<UnsqueezeBackward0>)tensor([[0.0395, 0.0342, 0.0200, 0.0471, 0.0177, 0.0209, 0.0244, 0.0465, 0.0346,0.0378, 0.0282, 0.0214, 0.0135, 0.0419, 0.0926, 0.0123, 0.0177, 0.0187,0.0166, 0.0225, 0.0234, 0.0284, 0.0151, 0.0239, 0.0132, 0.0439, 0.0507,0.0419, 0.0352, 0.0392, 0.0546, 0.0224]], grad_fn=<SoftmaxBackward>)

• 更多有关注意力机制的应用我们将在案例中进行详尽的理解分析.

🍔 小结

• 学习了什么是注意力计算规则:

  • 它需要三个指定的输入Q(query), K(key), V(value), 然后通过计算公式得到注意力的结果, 这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示. 当输入的Q=K=V时, 称作自注意力计算规则.

• 常见的注意力计算规则:

  • 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.
  • 将Q，K进行纵轴拼接, 做一次线性变化后再使用tanh函数激活, 然后再进行内部求和, 最后使用softmax处理获得结果再与V做张量乘法.
  • 将Q与K的转置做点积运算, 然后除以一个缩放系数, 再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法.

• 学习了什么是注意力机制:

  • 注意力机制是注意力计算规则能够应用的深度学习网络的载体, 同时包括一些必要的全连接层以及相关张量处理, 使其与应用网络融为一体. 使自注意力计算规则的注意力机制称为自注意力机制.

• 注意力机制的作用:

  • 在解码器端的注意力机制: 能够根据模型目标有效的聚焦编码器的输出结果, 当其作为解码器的输入时提升效果. 改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况.
  • 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示. 一般使用自注意力(self-attention).

• 注意力机制实现步骤:

  • 第一步: 根据注意力计算规则, 对Q，K，V进行相应的计算.
  • 第二步: 根据第一步采用的计算方法, 如果是拼接方法，则需要将Q与第二步的计算结果再进行拼接, 如果是转置点积, 一般是自注意力, Q与V相同, 则不需要进行与Q的拼接.
  • 第三步: 最后为了使整个attention机制按照指定尺寸输出, 使用线性层作用在第二步的结果上做一个线性变换, 得到最终对Q的注意力表示.

• 学习并实现了一种常见的注意力机制的类Attn.

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