My Book

def forward(self, query, key, value, mask=None):

	batch_size = query.size(0) #获取 batch 的大小
	
	# Linear projections
	
	q = self.w_q(query) # [batch_size, seq_len, d_model]
	
	k = self.w_k(key) # [batch_size, seq_len, d_model]
	
	v = self.w_v(value) # [batch_size, seq_len, d_model]
	
	# Split the embeddings into multiple heads
	
	q = q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2) # [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]
	
	k = k.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2) # [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]
	
	v = v.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_v).transpose(1, 2) # [batch_size, n_heads, seq_len, d_v]

python

运行

def forward(self, query, key, value, mask=None):
    batch_size = query.size(0) #获取 batch 的大小

解析：获取批次大小（batch_size）

query.size(0)：获取query张量的第 0 个维度，也就是「批次大小」（比如你之前设置的batch_size=8）。
作用：后续所有操作（拆分多头、维度变换）都需要用到batch_size，确保每一步的张量形状匹配，避免维度报错。
通俗理解：batch_size就是 “一次训练的样本数量”，比如一次喂给模型 8 个样本，batch_size就等于 8。

python

运行

# Linear projections（线性投影）
q = self.w_q(query)  # [batch_size, seq_len, d_model]
k = self.w_k(key)    # [batch_size, seq_len, d_model]
k = self.w_k(key)    # [batch_size, seq_len, d_model]
v = self.w_v(value)  # [batch_size, seq_len, d_model]

解析：线性投影（核心步骤）

前提：self.w_q、self.w_k、self.w_v 就是你之前定义的 3 个独立nn.Linear(d_model, d_model)层（各自有独立权重）。
作用：将输入的query、key、value（原始特征向量），通过线性变换（矩阵乘法 + 偏置），映射到不同的子空间，生成适配多头注意力计算的特征向量。
形状说明（注释已标注，补充理解）：
- 输入query/key/value：形状默认是 [batch_size, seq_len, d_model]（批次大小、序列长度、模型维度）；
- 输出q/k/v：形状不变，还是 [batch_size, seq_len, d_model]—— 线性投影只改变特征向量的 “内容”（映射到新子空间），不改变张量的维度。
关键：这一步是为后续 “拆分多头” 做准备，将原始特征转换成适合注意力计算的格式。

python

运行

# Split the embeddings into multiple heads（将嵌入向量拆分为多个头）
q = q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)  # [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]
k = k.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_k).transpose(1, 2)  # [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]
v = v.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_v).transpose(1, 2)  # [batch_size, n_heads, seq_len, d_v]

解析：拆分多头（多头注意力的核心操作）

这一步是将线性投影后的q、k、v，拆分成多个 “注意力头”，让模型能同时关注不同的特征，步骤拆解 + 通俗理解：

1. 先看核心函数：view 和 transpose

view(shape)：重塑张量形状，不改变张量内的数据，只改变 “查看方式”（比如把一个 [8,20,64] 的张量，改成 [8,20,2,32]）；
- 这里的 -1：表示 “自动计算该维度的大小”，避免手动计算出错（比如q的形状是 [8,20,64]，view(8, -1, 2, 32)，-1会自动计算为 20）。
transpose(1, 2)：交换张量的第 1 个和第 2 个维度（对应代码中的seq_len和n_heads维度），调整维度顺序适配注意力计算。

2. 逐行拆解（结合你定义的参数）

假设你设置：n_heads=2（注意力头数）、d_model=64（模型维度）、d_k=d_v=32（每个头的维度，d_model ÷ n_heads），seq_len=20、batch_size=8：

第一步：q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.d_k)

把q（形状 [8,20,64]）重塑为 [8, 20, 2, 32]：
- 8：batch_size（批次大小）；
- 20：seq_len（序列长度）；
- 2：n_heads（注意力头数）；
- 32：d_k（每个注意力头的维度）。
第二步：.transpose(1, 2)

交换第 1 个维度（20，seq_len）和第 2 个维度（2，n_heads），最终形状变为 [8, 2, 20, 32]，也就是注释中的 [batch_size, n_heads, seq_len, d_k]。

3. 为什么要拆分多头？

通俗理解：一个注意力头只能关注序列的某一种特征（比如一个头关注语法，一个头关注语义），拆分多个头，能让模型同时关注序列的多种特征，提升注意力机制的效果。

4. 关键注意事项

d_model 必须能被 n_heads 整除（比如 64÷2=32），否则view重塑时会报错（无法均匀拆分每个头的维度）；
q和k的每个头维度都是d_k（确保后续注意力分数计算时，矩阵乘法维度匹配）；
v的每个头维度是d_v（可与d_k相同，也可不同，最终会通过线性层统一维度）；
拆分后，q、k、v的形状完全匹配，可直接进入下一步 “注意力分数计算”。