究竟Self-Attention结构是怎样的?

一、Self-Attention概念详解

了解了模型大致原理，我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下

对于self-attention来讲，Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入，首先我们要计算Q与K之间的点乘，然后为了防止其结果过大，会除以一个尺度标度，其中为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布，然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为

这里可能比较抽象，我们来看一个具体的例子（图片来源于https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/），该博客讲解的极其清晰，强烈推荐），假如我们要翻译一个词组Thinking Machines，其中Thinking的输入的embedding vector用表示，Machines的embedding vector用表示。

当我们处理Thinking这个词时，我们需要计算句子中所有词与它的Attention Score，这就像将当前词作为搜索的query，去和句子中所有词（包含该词本身）的key去匹配，看看相关度有多高。我们用代表Thinking对应的query vector，及分别代表Thinking以及Machines对应的key vector，则计算Thinking的attention score的时候我们需要计算与的点乘，同理，我们计算Machines的attention score的时候需要计算与的点乘。如上图中所示我们分别得到了与的点乘积，然后我们进行尺度缩放与softmax归一化，如下图所示：

显然，当前单词与其自身的attention score一般最大，其他单词根据与当前单词重要程度有相应的score。然后我们在用这些attention score与value vector相乘，得到加权的向量。

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式，则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示：

其中是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式：

二、Self_Attention模型搭建

笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建，由于网络中间参数量比较多，这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention。

Keras实现自定义网络层。需要实现以下三个方法:（注意input_shape是包含batch_size项的）

build(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设self.built = True，可以通过调用super([Layer], self).build()完成。

call(x): 这里是编写层的功能逻辑的地方。你只需要关注传入call的第一个参数：输入张量，除非你希望你的层支持masking。

compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。

实现代码如下：

from keras.preprocessing import sequencefrom keras.datasets import imdbfrom matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pdfrom keras import backend as Kfrom keras.engine.topology import Layerclass Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 #inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3,input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape",WQ.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape",K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64**0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape",QK.shape) V = K.batch_dot(QK,WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0],input_shape[1],self.output_dim)

这里可以对照一中的概念讲解来理解代码

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式，则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示

上述内容对应

WQ = K.dot(x, self.kernel[0])WK = K.dot(x, self.kernel[1])WV = K.dot(x, self.kernel[2])

其中是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式：

上述内容对应（为什么使用batch_dot呢？这是由于input_shape是包含batch_size项的）

QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]))QK = QK / (64**0.5)QK = K.softmax(QK)print("QK.shape",QK.shape)V = K.batch_dot(QK,WV)

这里QK = QK / (64**0.5) 是除以一个归一化系数，(64**0.5)是笔者自己定义的，其他文章可能会采用不同的方法。

三、训练网络

项目完整代码如下，这里使用的是Keras自带的imdb影评数据集。

#%%from keras.preprocessing import sequencefrom keras.datasets import imdbfrom matplotlib import pyplot as pltimport pandas as pdfrom keras import backend as Kfrom keras.engine.topology import Layerclass Self_Attention(Layer): def __init__(self, output_dim, **kwargs): self.output_dim = output_dim super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs) def build(self, input_shape): # 为该层创建一个可训练的权重 #inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len) self.kernel = self.add_weight(name='kernel', shape=(3,input_shape[2], self.output_dim), initializer='uniform', trainable=True) super(Self_Attention, self).build(input_shape) # 一定要在最后调用它 def call(self, x): WQ = K.dot(x, self.kernel[0]) WK = K.dot(x, self.kernel[1]) WV = K.dot(x, self.kernel[2]) print("WQ.shape",WQ.shape) print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape",K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape) QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1])) QK = QK / (64**0.5) QK = K.softmax(QK) print("QK.shape",QK.shape) V = K.batch_dot(QK,WV) return V def compute_output_shape(self, input_shape): return (input_shape[0],input_shape[1],self.output_dim)max_features = 20000print('Loading data...')(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)#标签转换为独热码y_train, y_test = pd.get_dummies(y_train),pd.get_dummies(y_test)print(len(x_train), 'train sequences')print(len(x_test), 'test sequences')#%%数据归一化处理maxlen = 64print('Pad sequences (samples x time)')x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)print('x_train shape:', x_train.shape)print('x_test shape:', x_test.shape)#%%batch_size = 32from keras.models import Modelfrom keras.optimizers import SGD,Adamfrom keras.layers import *from Attention_keras import Attention,Position_EmbeddingS_inputs = Input(shape=(64,), dtype='int32')embeddings = Embedding(max_features, 128)(S_inputs)O_seq = Self_Attention(128)(embeddings)O_seq = GlobalAveragePooling1D()(O_seq)O_seq = Dropout(0.5)(O_seq)outputs = Dense(2, activation='softmax')(O_seq)model = Model(inputs=S_inputs, outputs=outputs)print(model.summary())# try using different optimizers and different optimizer configsopt = Adam(lr=0.0002,decay=0.00001)loss = 'categorical_crossentropy'model.compile(loss=loss, optimizer=opt, metrics=['accuracy'])#%%print('Train...')h = model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))plt.plot(h.history["loss"],label="train_loss")plt.plot(h.history["val_loss"],label="val_loss")plt.plot(h.history["acc"],label="train_acc")plt.plot(h.history["val_acc"],label="val_acc")plt.legend()plt.show()#model.save("imdb.h5")

四、结果输出

(TF_GPU) D:FilesDATAsprjspython f_keras ransfromerdemo>C:/Files/APPs/RuanJian/Miniconda3/envs/TF_GPU/python.exe d:/Files/DATAs/prjs/python/tf_keras/transfromerdemo/train.1.pyUsing TensorFlow backend.Loading data...25000 train sequences25000 test sequencesPad sequences (samples x time)x_train shape: (25000, 64)x_test shape: (25000, 64)WQ.shape (?, 64, 128)K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape (?, 128, 64)QK.shape (?, 64, 64)_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param #=================================================================input_1 (InputLayer) (None, 64) 0_________________________________________________________________embedding_1 (Embedding) (None, 64, 128) 2560000_________________________________________________________________self__attention_1 (Self_Atte (None, 64, 128) 49152_________________________________________________________________global_average_pooling1d_1 ( (None, 128) 0_________________________________________________________________dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0_________________________________________________________________dense_1 (Dense) (None, 2) 258=================================================================Total params: 2,609,410Trainable params: 2,609,410Non-trainable params: 0_________________________________________________________________NoneTrain...Train on 25000 samples, validate on 25000 samplesEpoch 1/525000/25000 [==============================] - 17s 693us/step - loss: 0.5244 - acc: 0.7514 - val_loss: 0.3834 - val_acc: 0.8278Epoch 2/525000/25000 [==============================] - 15s 615us/step - loss: 0.3257 - acc: 0.8593 - val_loss: 0.3689 - val_acc: 0.8368Epoch 3/525000/25000 [==============================] - 15s 614us/step - loss: 0.2602 - acc: 0.8942 - val_loss: 0.3909 - val_acc: 0.8303Epoch 4/525000/25000 [==============================] - 15s 618us/step - loss: 0.2078 - acc: 0.9179 - val_loss: 0.4482 - val_acc: 0.8215Epoch 5/525000/25000 [==============================] - 15s 619us/step - loss: 0.1639 - acc: 0.9368 - val_loss: 0.5313 - val_acc: 0.8106