深入理解 PyTorch 的 view() 函数：以多头注意力机制（Multi-Head Attention）为例（中英双语）

深入理解 PyTorch 的 `view()` 函数：以多头注意力机制（Multi-Head Attention）为例

在深度学习模型的实现中，view() 是 PyTorch 中一个非常常用的张量操作函数，它能够改变张量的形状（shape）而不改变数据的内容。本文将结合多头注意力机制中的具体实现，详细解析 view() 的作用、使用场景及其与其他操作的结合。

一、`view()` 函数的基本概念

view() 是 PyTorch 提供的一个高效重塑张量形状的函数。其功能类似于 NumPy 的 reshape()，但它要求张量的内存布局是连续的。如果张量不连续，需要先使用 .contiguous() 方法让张量变成连续的内存布局。

语法：

tensor.view(*shape)

tensor：需要被重新调整形状的张量。
*shape：目标形状，-1 表示自动推导维度大小，确保数据总量不变。

使用注意事项：

数据总量（元素数量）必须保持不变：
- 如果原始张量的形状为 (a, b)，则新形状中各维度的乘积必须等于 a * b。
连续性要求：
- 如果张量在内存中不是连续存储的，调用 view() 会报错，需要先调用 .contiguous()。

二、结合多头注意力机制理解 `view()` 的作用

在多头注意力机制（Multi-Head Attention, MHA）中，需要将输入的张量沿最后一维切分成多个“头”（head）。我们以以下代码为例，逐步分析 view() 的实际作用。

q, k, v = self.q_proj(x), self.k_proj(x), self.v_proj(x)

假设输入张量：

x 的形状为 (B, T, C)：

B：Batch size，表示每个 batch 的样本数。
T：序列长度。
C：特征维度（通道数）。

多头注意力需要将最后一维 C 切分成 n_head 个头，每个头的维度是 head_size = C // n_head，从而得到形状为 (B, T, n_head, head_size) 的张量。以下是具体的代码实现和解读。

三、代码实现与解析

1. 重新调整张量形状：切分多头

k = k.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, nh, T, hs)
q = q.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, nh, T, hs)
v = v.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, nh, T, hs)

view(B, T, self.n_head, C // self.n_head)：
- 使用 view() 将原始张量 (B, T, C) 调整为 (B, T, n_head, head_size)，其中 head_size = C // n_head。
- 每个维度的具体含义：
  - B：Batch size。
  - T：序列长度。
  - n_head：多头数量。
  - head_size：每个头的特征维度。
- 目的：切分出多头，每个头独立计算注意力。
.transpose(1, 2)：
- 调整维度顺序，将形状从 (B, T, n_head, head_size) 转换为 (B, n_head, T, head_size)。
- 目的：为了后续计算注意力时，每个头可以独立计算。

2. 计算注意力权重

att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(k.size(-1)))  # (B, nh, T, T)
att = F.softmax(att, dim=-1)

q @ k.transpose(-2, -1)：
- 计算查询向量（query）与键向量（key）的点积。
- k.transpose(-2, -1) 将 k 的最后两维转置，从 (B, nh, T, hs) 转换为 (B, nh, hs, T)，以便进行矩阵乘法。
- 最终 att 的形状为 (B, nh, T, T)，表示每个头的注意力得分矩阵。

3. 添加 Mask

详细解释请看文末。

att = att.masked_fill(self.bias[:,:,:T,:T] == 0, torch.finfo(x.dtype).min)

通过 Mask 确保每个位置只关注前面的序列。

4. 计算加权输出并恢复形状

y = att @ v  # (B, nh, T, hs)
y = y.transpose(1, 2).contiguous().view(B, T, C)
y = self.o_proj(y)

att @ v：
- 使用注意力得分加权值向量 v，输出形状为 (B, nh, T, hs)。
y.transpose(1, 2)：
- 调整维度顺序，将形状从 (B, nh, T, hs) 转换为 (B, T, nh, hs)。
.view(B, T, C)：
- 使用 view() 将多头的输出重新组合为单个张量，恢复到原始特征维度。

四、总结：`view()` 的核心作用

切分特征维度：
- view() 将张量沿最后一维切分成多头，为每个头的独立计算创造条件。
调整张量形状：
- 将 (B, T, C) 重塑为 (B, T, n_head, head_size)，然后通过 transpose() 等操作方便后续矩阵运算。
恢复原始形状：
- 最终通过 view() 将多头输出重新组合成单个张量，便于后续网络层处理。

view() 的使用贯穿整个多头注意力机制的实现，其灵活性和高效性使其成为 PyTorch 中不可或缺的操作函数。

五、`view()` 与其他操作的对比

reshape()：更通用，不要求张量是连续的，但可能会引入额外开销。
.contiguous()：与 view() 配合使用，确保张量的内存布局连续。

六、完整代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何通过 view() 实现多头注意力机制：

import torch
import torch.nn.functional as F
import math# 假设输入数据
B, T, C = 4, 512, 128
n_head = 8
head_size = C // n_head
x = torch.randn(B, T, C)# 线性变换
q_proj = torch.nn.Linear(C, C)
k_proj = torch.nn.Linear(C, C)
v_proj = torch.nn.Linear(C, C)
o_proj = torch.nn.Linear(C, C)# 计算 Q, K, V
q = q_proj(x)
k = k_proj(x)
v = v_proj(x)# 切分多头
q = q.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
k = k.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
v = v.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)# 注意力机制
att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(head_size))
att = F.softmax(att, dim=-1)
y = att @ v  # (B, n_head, T, head_size)# 恢复形状
y = y.transpose(1, 2).contiguous().view(B, T, C)  # (B, T, C)
y = o_proj(y)

希望本文对理解 PyTorch 的 view() 函数以及其在多头注意力机制中的应用有所帮助.

英文版

Understanding PyTorch’s `view()` Function: An Example with Multi-Head Attention (MHA)

In PyTorch, the view() function is a powerful tool for reshaping tensors. It is frequently used in deep learning to manipulate tensor shapes for specific tasks, such as in the implementation of Multi-Head Attention (MHA). This blog post will break down the purpose, functionality, and application of view() in the context of MHA, using a concrete example.

1. What is `view()`?

The view() function in PyTorch is used to reshape a tensor without changing its data. It is analogous to NumPy’s reshape() function, but with a key requirement: the tensor must have a contiguous memory layout.

Syntax:

tensor.view(*shape)

tensor: The tensor to reshape.
*shape: The new shape for the tensor. A -1 can be used for one dimension to infer its size automatically, provided the total number of elements remains constant.

Key Points:

The total number of elements must remain the same:
- For example, a tensor of shape (4, 128) can be reshaped into (8, 64) but not into (5, 64) because 4 * 128 != 5 * 64.
The tensor must have contiguous memory:
- If the tensor isn’t contiguous, you must first call .contiguous() before using view().

2. Why Use `view()` in Multi-Head Attention?

Multi-Head Attention (MHA) splits the feature dimension of the input into multiple “heads.” Each head independently performs attention calculations, and the results are combined at the end. This requires reshaping tensors to group the feature dimension into multiple heads while preserving the other dimensions (like batch size and sequence length).

Input Shape:

Suppose the input tensor x has a shape of (B, T, C):

B: Batch size.
T: Sequence length.
C: Feature dimension.

If we want to use n_head heads in the attention mechanism, the feature dimension C is split into n_head groups, where each group has a size of head_size = C // n_head.

The tensor is reshaped to (B, T, n_head, head_size) for this purpose. To facilitate calculations, the dimensions are then transposed to (B, n_head, T, head_size).

3. Code Implementation: Reshaping for MHA

Here’s how the reshaping is implemented in MHA:

k = k.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
q = q.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
v = v.view(B, T, self.n_head, C // self.n_head).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)

Breaking it Down:

view(B, T, self.n_head, C // self.n_head):
- Reshapes the tensor from (B, T, C) to (B, T, n_head, head_size), where:
  - B is the batch size.
  - T is the sequence length.
  - n_head is the number of attention heads.
  - head_size = C // n_head is the size of each head.
- This effectively splits the feature dimension into n_head separate heads.
.transpose(1, 2):
- Swaps the sequence length dimension (T) with the head dimension (n_head), resulting in a shape of (B, n_head, T, head_size).
- This format is required for the attention mechanism, as each head performs its operations independently on the sequence.

4. Applying Attention and Masking

Once the input tensors (q, k, v) are reshaped, attention scores are computed, masked, and the output is calculated as follows:

Attention Computation:

att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(k.size(-1)))  # (B, n_head, T, T)
att = F.softmax(att, dim=-1)

q @ k.transpose(-2, -1):
- Computes the dot product of the query (q) and the transposed key (k), resulting in a shape of (B, n_head, T, T). This represents the attention scores for each head.
- k.transpose(-2, -1) changes k from (B, n_head, T, head_size) to (B, n_head, head_size, T) to align dimensions for the dot product.

Masking:

att = att.masked_fill(self.bias[:,:,:T,:T] == 0, torch.finfo(x.dtype).min)

A mask is applied to ensure that positions cannot “see” future tokens in the sequence.

Output Calculation:

y = att @ v  # (B, n_head, T, head_size)
y = y.transpose(1, 2).contiguous().view(B, T, C)  # (B, T, C)
y = self.o_proj(y)

att @ v:
- Multiplies the attention scores with the value (v) tensor, resulting in a shape of (B, n_head, T, head_size).
transpose(1, 2):
- Swaps the n_head dimension with T to prepare for reshaping.
.contiguous().view(B, T, C):
- Flattens the heads back into a single feature dimension, restoring the original shape (B, T, C).

5. The Role of `view()`

The view() function is crucial for:

Splitting Dimensions:
- It divides the feature dimension (C) into multiple heads (n_head) for independent attention calculations.
Restoring Dimensions:
- After attention calculations, it combines the outputs of all heads back into a single feature dimension.

6. Example Code

Below is the complete example of reshaping for MHA:

import torch
import torch.nn.functional as F
import math# Example input
B, T, C = 4, 512, 128
n_head = 8
head_size = C // n_head
x = torch.randn(B, T, C)# Linear projections
q_proj = torch.nn.Linear(C, C)
k_proj = torch.nn.Linear(C, C)
v_proj = torch.nn.Linear(C, C)
o_proj = torch.nn.Linear(C, C)# Compute Q, K, V
q = q_proj(x)
k = k_proj(x)
v = v_proj(x)# Reshape for multi-head attention
q = q.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
k = k.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)
v = v.view(B, T, n_head, head_size).transpose(1, 2)  # (B, n_head, T, head_size)# Attention
att = (q @ k.transpose(-2, -1)) * (1.0 / math.sqrt(head_size))
att = F.softmax(att, dim=-1)
y = att @ v  # (B, n_head, T, head_size)# Restore original shape
y = y.transpose(1, 2).contiguous().view(B, T, C)  # (B, T, C)
y = o_proj(y)

7. Summary

The view() function plays a critical role in tensor manipulation for multi-head attention by enabling:

Efficient splitting of dimensions into multiple heads.
Seamless reshaping of tensor shapes for independent attention calculations.
Reconstruction of the original shape after attention processing.

By combining view() with operations like transpose(), MHA becomes both efficient and modular, making it a cornerstone of modern NLP architectures.

【1】代码分析：`att = att.masked_fill(self.bias[:,:,:T,:T] == 0, torch.finfo(x.dtype).min)`

这行代码的目的是在 计算注意力分数（attention scores）后，对其进行遮掩（masking），以确保在某些情况下（如自回归模型的解码过程）当前位置无法访问未来的位置信息。

下面分步骤详细讲解这行代码的含义和作用：

1. `self.bias[:,:,:T,:T]`

含义：

self.bias 是一个用于遮掩的矩阵，通常是一个 上三角矩阵（triangular matrix），大小为 (1, 1, max_length, max_length)。
它的作用是为注意力分数提供一种机制，来限制某些位置的访问。比如，在自回归任务中，每个时间步只允许看到当前及之前的时间步，不能看到未来的时间步。
max_length 是模型支持的最大序列长度，T 是当前序列的实际长度。通过 self.bias[:,:,:T,:T] 截取一个大小为 (1, 1, T, T) 的子矩阵，表示当前序列的遮掩规则。

举例：

假设 T = 4，截取后的子矩阵形状为 (1, 1, 4, 4)，其内容可能如下：

self.bias[:,:,:T,:T] =
[[[[1, 0, 0, 0],[1, 1, 0, 0],[1, 1, 1, 0],[1, 1, 1, 1]]]]

1 表示允许访问，0 表示禁止访问。
这种矩阵通常由 torch.tril() 函数生成（下三角部分为 1，上三角部分为 0）。

2. `self.bias[:,:,:T,:T] == 0`

含义：

== 0 将遮掩矩阵中的 0 位置标记为 True，表示这些位置需要被屏蔽。
结果是一个布尔矩阵，形状仍然为 (1, 1, T, T)。

举例：

对应上面的例子：

self.bias[:,:,:T,:T] == 0 =
[[[[False, True, True, True],[False, False, True, True],[False, False, False, True],[False, False, False, False]]]]

3. `torch.finfo(x.dtype).min`

含义：

torch.finfo(x.dtype).min 表示当前数据类型（x.dtype）的最小值。
例如，如果 x 的数据类型是 float32，那么 torch.finfo(torch.float32).min 的值约为 -3.4e38。
这个极小值被用作屏蔽位置的填充值，因为在后续的 Softmax 操作中，极小值的指数将接近于 0，从而使这些位置的注意力权重为 0。

4. `att.masked_fill(...)`

含义：

masked_fill(mask, value) 是 PyTorch 中的一种操作，用于根据布尔掩码 mask 将张量中对应位置填充为指定的值 value。
在这段代码中，att 是注意力分数矩阵，形状为 (B, n_head, T, T)，其中：
- B 是批量大小。
- n_head 是注意力头的数量。
- T 是序列长度。
通过 masked_fill() 操作，将遮掩矩阵中为 True 的位置（即不允许访问的位置）填充为极小值 torch.finfo(x.dtype).min。

5. 完整作用

这行代码的作用是：

将注意力分数矩阵 att 中 不允许访问的位置 设置为极小值，以确保这些位置在 Softmax 计算时权重接近于 0，从而被忽略。

6. 举例说明

假设：

att 的形状为 (1, 1, 4, 4)，内容如下：

att =
[[[[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],[0.5, 0.6, 0.7, 0.8],[0.9, 1.0, 1.1, 1.2],[1.3, 1.4, 1.5, 1.6]]]]

对应的遮掩矩阵：

self.bias[:,:,:4,:4] == 0 =
[[[[False, True, True, True],[False, False, True, True],[False, False, False, True],[False, False, False, False]]]]

极小值（例如 -1e9）用于屏蔽。

执行 att = att.masked_fill(self.bias[:,:,:4,:4] == 0, -1e9) 后：

att =
[[[[ 0.1, -1e9, -1e9, -1e9],[ 0.5,  0.6, -1e9, -1e9],[ 0.9,  1.0,  1.1, -1e9],[ 1.3,  1.4,  1.5,  1.6]]]]

7. 总结

这行代码实现了遮掩逻辑，用于屏蔽注意力机制中不应该访问的位置，其主要作用如下：

限制注意力范围：确保当前时间步无法访问未来时间步的信息（例如语言模型的解码阶段）。
保留无效位置的注意力权重为 0：通过填充极小值，使这些位置在 Softmax 操作后被忽略。

这对于自回归任务（如 GPT 类模型）和其他需要时间步约束的任务至关重要。

【2】代码分析：`q = q_proj(x)` 是怎么做的？

q_proj(x) 是通过一个线性层（torch.nn.Linear）对输入张量 x 进行线性变换，最终输出一个和输入形状相同的张量（除非特意改变输出维度）。

1. 线性层的作用

torch.nn.Linear 是 PyTorch 中的全连接层（fully connected layer），它的作用是：
$\text{y} = \text{x} \cdot \text{W}^T + \text{b}$

输入矩阵：x 的形状为 (B, T, C)，其中：
- B 是批量大小（batch size）。
- T 是序列长度（sequence length）。
- C 是特征维度（embedding size）。
权重矩阵：W 是线性层的权重，形状为 (C, C)。
偏置向量：b 是线性层的偏置，形状为 (C,)。
输出矩阵：结果 y 的形状与输入 x 的形状一致，即 (B, T, C)。

2. `q_proj` 的定义

q_proj 是一个线性层，初始化时：

q_proj = torch.nn.Linear(C, C)

该线性层将输入张量 x 的最后一维（大小为 C）映射到一个同样大小为 C 的新表示。
q_proj 的内部参数：
- 权重矩阵 W_q，形状为 (C, C)。
- 偏置向量 b_q，形状为 (C,)。

3. `q_proj(x)` 的执行过程

当执行 q_proj(x) 时，会进行以下操作：

矩阵乘法：将输入张量 x 的最后一维与权重矩阵 W_q 相乘。
- 输入 x 的形状为 (B, T, C)，与 W_q 的形状 (C, C) 相乘，最后一维变换为新表示。
- 输出结果为形状 (B, T, C)。
加偏置：在矩阵乘法的结果上，加上偏置向量 b_q，偏置会广播到每个位置。

4. 举例说明

假设：

输入张量 x 的形状为 (4, 512, 128)：
```
x = torch.randn(4, 512, 128)
```
每个元素随机生成。
权重矩阵 W_q 的形状为 (128, 128)，偏置 b_q 的形状为 (128,)。

执行 q_proj(x) 时：

矩阵乘法：每个时间步（T=512）和批次（B=4）中的向量（大小为 128）都会与权重矩阵 W_q（大小为 128×128）相乘，得到一个新的大小为 128 的向量。
加偏置：在每个位置上，加上偏置向量 b_q。

最终输出张量 q 的形状仍为 (4, 512, 128)，但内容经过线性变换，表示的是对输入张量 x 的一种特征提取。

5. 小例子

假设：

输入 x 为 (B=2, T=3, C=4) 的张量：

x = torch.tensor([[[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],[5.0, 6.0, 7.0, 8.0],[9.0, 10.0, 11.0, 12.0]],[[13.0, 14.0, 15.0, 16.0],[17.0, 18.0, 19.0, 20.0],[21.0, 22.0, 23.0, 24.0]]])

权重矩阵 W_q 初始化为：

W_q = torch.tensor([[1.0, 0.0, 0.0, 0.0],[0.0, 1.0, 0.0, 0.0],[0.0, 0.0, 1.0, 0.0],[0.0, 0.0, 0.0, 1.0]])  # 单位矩阵

偏置向量 b_q 为：

b_q = torch.tensor([1.0, 1.0, 1.0, 1.0])

执行 q_proj(x)：

矩阵乘法：
- x 的每个向量与 W_q 相乘（这里 W_q 是单位矩阵，所以输出等于输入）。
加偏置：
- 每个向量加上偏置 [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]。

输出 q 为：

q = [[[ 2.0,  3.0,  4.0,  5.0],[ 6.0,  7.0,  8.0,  9.0],[10.0, 11.0, 12.0, 13.0]],[[14.0, 15.0, 16.0, 17.0],[18.0, 19.0, 20.0, 21.0],[22.0, 23.0, 24.0, 25.0]]]

6. 总结

q_proj(x) 的作用是对输入 x 的最后一维（特征维度）进行线性变换，提取注意力机制中需要的查询特征（Query）。
输入和输出形状保持一致，内容经过了权重矩阵和偏置的变换。
在多头注意力（Multi-Head Attention）中，这种线性变换用于生成 Query、Key 和 Value，以便进一步计算注意力分数和上下文表示。

【3】 `q @ k.transpose(-2, -1)` 是如何进行矩阵乘法的？

q @ k.transpose(-2, -1) 是在多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）中计算查询向量（query）与键向量（key）的点积注意力分数（attention score）的关键步骤。

具体过程如下：

q 的形状：查询向量 q 的形状为 (B, nh, T, hs)，其中：
- B 是批量大小（batch size）。
- nh 是注意力头的数量（number of heads）。
- T 是序列长度（sequence length）。
- hs 是单个注意力头的特征维度（head size）。
k.transpose(-2, -1) 的形状：键向量 k 的形状原本为 (B, nh, T, hs)，通过 k.transpose(-2, -1)，将最后两维交换，变成 (B, nh, hs, T)。
矩阵乘法：q @ k.transpose(-2, -1) 是两个张量的矩阵乘法：
- 查询向量 q 的最后两维 (T, hs)，与转置后的键向量 k.transpose(-2, -1) 的前两维 (hs, T) 相乘。
- 结果是一个新的张量，形状为 (B, nh, T, T)。
- 这个结果表示在每个注意力头上，不同序列位置之间的点积注意力分数。

2. 举例说明

假设：

批量大小 B = 1（只有一个样本）。
注意力头数量 nh = 1（只有一个头）。
序列长度 T = 3（序列中有 3 个时间步）。
每个注意力头的特征维度 hs = 2（每个向量的特征长度为 2）。

输入张量 `q` 和 `k`：

查询向量 q 的形状为 (1, 1, 3, 2)：

q = torch.tensor([[[[1, 0],[0, 1],[1, 1]]]])

键向量 k 的形状为 (1, 1, 3, 2)：

k = torch.tensor([[[[1, 0],[1, 1],[0, 1]]]])

计算 `k.transpose(-2, -1)`：

将 k 的最后两维转置，形状从 (1, 1, 3, 2) 变为 (1, 1, 2, 3)：

k_transposed = torch.tensor([[[[1, 1, 0],[0, 1, 1]]]])

计算 `q @ k.transpose(-2, -1)`：

执行矩阵乘法，将 q 的最后两维 (3, 2) 与 k_transposed 的前两维 (2, 3) 相乘，结果形状为 (1, 1, 3, 3)。

矩阵乘法过程（以第一批次和第一注意力头为例）：

第一行（第一个时间步与所有时间步的点积）：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \end{bmatrix}$
第二行（第二个时间步与所有时间步的点积）：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 0 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 1 \end{bmatrix}$
第三行（第三个时间步与所有时间步的点积）：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 1 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}$

最终得到的注意力分数矩阵为：

att = torch.tensor([[[[1, 1, 0],[0, 1, 1],[1, 2, 1]]]])

形状为 (1, 1, 3, 3)。

3. 总结

q @ k.transpose(-2, -1) 是通过矩阵乘法计算序列中每个时间步之间的点积相似性。
结果形状 (B, nh, T, T)：
- 表示在每个注意力头中，序列中每个位置（行）对其他位置（列）的相似性。
用途：这是多头注意力机制中用于计算注意力权重（attention scores）的核心步骤，下一步通过 softmax 函数，将这些分数归一化为概率分布，表示不同时间步之间的相关性。

在多头自注意力机制中，时间步（Time Step）指的是序列中的每个位置或词的表示（embedding）。如果用一句话 “how are you” 来解析，每个时间步就对应一个单词的表示，例如 “how” 是第一个时间步，“are” 是第二个时间步，“you” 是第三个时间步。

【4】通过 “how are you” 来解析时间步和矩阵乘法**

1. 序列与时间步的定义

句子 “how are you” 可以看作一个序列，长度为 3（T = 3）。
每个单词都会被编码成一个向量（embedding），向量的维度为 hs（head size，比如 2）。
这意味着，“how” 的表示是一个二维向量，“are” 和 “you” 也各自是二维向量。

假设以下是编码后的表示：

"how" = [1, 0]  # 第一个时间步
"are" = [0, 1]  # 第二个时间步
"you" = [1, 1]  # 第三个时间步

这些向量会形成矩阵 ( $q$ ) 和 ( $k$ )，它们的形状都是 ( $(B, nh, T, h s)$ )，这里我们假设批次大小 ( $B = 1$ )，头的数量 ( $nh = 1$ )，所以 ( $q$ ) 和 ( $k$ ) 的形状为 ( $(1, 1, 3, 2)$ )。

2. 键向量 ( $k$ ) 和转置 ( $k . t r an s p ose (- 2, - 1)$ )

键向量 ( $k$ ) 的矩阵如下（对应 “how”, “are”, “you” 的表示）：

k = [[1, 0],  # "how"[1, 1],  # "are"[0, 1]   # "you"
]

转置后（交换最后两维），矩阵变为：
$\begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix}$

3. 查询向量 ( $q$ ) 的矩阵表示

查询向量 ( $q$ ) 的矩阵如下（也对应 “how”, “are”, “you” 的表示）：

q = [[1, 0],  # "how"[0, 1],  # "are"[1, 1]   # "you"
]

4. 矩阵乘法 ( q @ k.transpose(-2, -1) ) 的计算

矩阵乘法的目的是计算每个时间步与序列中其他时间步之间的相似性，通过点积来完成。以下是每一行的具体计算：

第一个时间步（“how”）与所有时间步的点积：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 1 & 0 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \end{bmatrix}$
- “how” 与 “how” 的相似性为 ( 1 )。
- “how” 与 “are” 的相似性为 ( 1 )。
- “how” 与 “you” 的相似性为 ( 0 )。
第二个时间步（“are”）与所有时间步的点积：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 0 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 0 & 1 & 1 \end{bmatrix}$
- “are” 与 “how” 的相似性为 ( 0 )。
- “are” 与 “are” 的相似性为 ( 1 )。
- “are” 与 “you” 的相似性为 ( 1 )。
第三个时间步（“you”）与所有时间步的点积：
$\text{点积} = \begin{bmatrix} 1 & 1 \end{bmatrix} \cdot \begin{bmatrix} 1 & 1 & 0 \\ 0 & 1 & 1 \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 1 \end{bmatrix}$
- “you” 与 “how” 的相似性为 ( 1 )。
- “you” 与 “are” 的相似性为 ( 2 )。
- “you” 与 “you” 的相似性为 ( 1 )。