5.自注意力机制首先需要明白QKV分别是个啥。对于输入的每一个单词都生成三个vector，分别是query，key和value。这三个vector如何生成？将embedding层输出的向量分别

例如(32,512,768)的序列，n=512，d=768.首先，得到的QKV都是大小为的。相似度计算:与运算，得到矩阵，复杂度为softmax计算:对每行做softmax复杂度为，则n行的复杂

Records正常在Transformer中，都是通过线性变化来得到qkv的。下图中的1x1，是因为作者没有用全连接，用的是1x1的卷积，这样做也是可以的。相对位置编码。

今天，由于实验需要，所以要尝试encoder层的使用，但是呢，发现两个问题：1.许多人的实现都是不一致的，有的人qkv是直接用x赋值，有的人是全连接层，有的人是矩阵乘积，后面两个应该是一个意思，但是第一个我是看不懂的

关于QKV的故事。可以参见之前记录过的：【DETR目标检

使用不同的权重矩阵生成的QKV可以保证wordemdedding在不同空间进行投影，增强了表达能力，提高了泛化能力。

2.我们想做的是，根据输入得到多头的qkv。qkv分别代表query，key，value。我们想用q

QKV就是Q(Query)，K(Key)，V(Value)QKV本质上是代表了三个独立的矩阵，他们都是我们原本的序列X做了不同的线性变换之后的结果，都可以作为X的代表。可以理解为是在不同空间上的投影。

用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了,写一篇文章来记录一下参考链接:哔哩哔哩:在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（

1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会

不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？为什么BERT选择mask掉

Decoder整体结构详解图出自知乎文章：Transformer之Decoder的QKV来源图画的很清晰，Decoder分为两个部分，SelfAttention和EncoderAttention：SelfAttention

目录Self-Attention1.键值对注意力2.加权求和3.QKV矩阵4.的意义5.补充6.Self-Attention的代码实现Self-Attention在介绍基础知识之前，我们先抛出两个问题：

之前有写过attention和transformer的理解，但是对于selfattention中的qkv一直理解的不够透彻，直到今天看了李宏毅的视频才理解，所以记录一下。

来自：浅梦的学习笔记“本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-headAttention的本质，FFN，PositionalEmbedding

“本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-headAttention的本质，FFN，PositionalEmbedding

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言译者:在medium看到一篇文章从代码的角度,作者直接用pytorch可视化了Attention的QKV矩阵,之前我对self-Attention

参考视频参考文章文章目录前言结构图关于QKV的shape字典反转和编码解码CrossEntropyLoss(ignore_index=0)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros

2.不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵（WQ,WK,WVW_Q,W_K,W_VWQ,WK,WV），会有什么问题？

对QKV的理解，先废一下话...计算流程参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82312421给定一组query，和当前输入样本input（每个样本都有各自的key），经过空间变化后

42.3.emded_dim=96就是下面图片中的C，经过第一个LinearEmbedding处理之后的通道数4.经过第一个全连接层把通道数翻为几倍6.在Muhlti-HeadAttention中是否使用qkv

transformer模型中的多头注意力机制的概念，且通过7个attention注意力机制的变形，彻底了解了tranformer模型的多头注意力机制，哪里重点介绍了multi-headattention多头注意力机制中的QKV

首先QKV均来自同一个数据，假设我们有同一个输入数据a,则Q=Linear（a）K=Linear（a）V=Linear（a）其中，三个Linear（·）并非同一个，拥有不同的参数。

1.WQWKWV矩阵我们定义了一个qkv，实质上是一个Linear层，输入是所有的imagetokens/p

方便查阅1、NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制2、【学习笔记】注意力机制（Attention）3、小白都能看懂的超详细Attention机制详解tips：这个链接的评论里有对QKV

论文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf目录论文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfAttention注意力机制：QKV计算：

讲得非常好可以看看paddle的transformer.py的源码多头注意力classAttetion(nn.layer):"""多头注意力-使用伸缩点积模型Forward:-输入每条为[N,D]的数据，初始化QKV

其实是三个矩阵，矩阵如果表示为LxD，L是句子中词的个数，D是嵌入维度，在自注意力机制里，QKV是表示同一个句子的矩阵，否则KV一般是来自一个句子，而Q来自其他句子如何计算QKV我们直接用torch实现一个

axial-attention做法就是先在竖直方向进行self-attention，然后再在水平方向进行self-attention，以这种形式降低计算复杂度具体实现看下面可知，与经典attention比起来，QKV

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、Attentionisally

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、Attentionisally

注意力机制说白了就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义1个tensor就够了呢？不够啊！如果每个input只有一个相应的q，那么q1和q2之间做乘法求取了a1和a2的关系之后，这个结果怎么存放怎么使用呢？而且a1和

编码器部分注意力机制:[重点复习]注意力:快速聚焦,进行事务的判别的过程注意力机制:就是将注意力计算规则融入到网络中,然进行使用的过程,就是注意力机制,如果QKV都是相等的,则是自注意力机制多头注意力机制

attention的QKV向量：自注意力计算流程：换成用矩阵计算，（计算机）效率更高/（数学上，矩阵和向量复杂度一样）：单头注意力机制和多头注意力机制：单头注意力机制：即只有一组QKV；多头注意力机制计算过程

目录前言非常非常基础的知识键值对（Key-Value）注意力QKV矩阵的意义结语前言因工作需要，不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。

知识背景自注意加权融合，QKV都是输入x乘以对应的W权值矩阵得到，W权值会更新学习；dk代表K的维度，同样的有dq、dv，这样做对权值矩阵进行一次缩放再送入softmax，因为原输入乘以权值矩阵后，得

计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总1、讲一下BN、LN、IN、GN这几种归一化方法2、为什么Transformer需要进行Multi-headAttention3、讲一下selfattention的原理4、讲一下QKV

Transformer3.1Transformer的输入3.2Encoder(编码器)3.3Self-Attention整体理解3.4Self-Attention的细节计算Query向量，Key向量，Value向量(QKV

Multi-HeadAttention层主要就是进行attention的计算，QKV的矩阵运算都在这里。FeedForward层就是进行特征的提取，进行向前传播。总的来看

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、A

参考视频参考文章文章目录个人总结关于QKV的shape字典反转和编码解码CrossEntropyLoss(ignore_index=0)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros

1.3为什么输入X要经过权重矩阵变换得到QKV向量？为啥不直接用X运算？1.3不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？

介绍下Selfattention介绍下Multiheadattention预训练语言模型介绍下TransformerTransformer中Encoder和Decoder的输入分别是什么自注意力机制中的QKV

transformer中QKV的通俗理解(渣男与备胎的故事)用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了,写一篇文章来记录一下参考链接:哔哩哔哩:在线激情讲解

以下是本片的链接：http://m.v.qq.com/x/cover/x/hyk5l84i5imw4e3/o00156p7qkv.html?

AttentionclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=2,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop

“本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-headAttention的本质，FFN，PositionalEmbedding

3、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会

1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？2、为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？

self-attention如图所示文章中的经典图例所采用的公式也就是引入了QKV三个值，用这三个值进行一如上公式，进行系列的操作代码展示：impor