如何解决为什么嵌入维度必须可以被 MultiheadAttention 中的头数整除？
我正在学习 Transformer。这是 MultiheadAttention 的 pytorch 文档。在他们的 implementation 中，我看到有一个约束：
assert self.head_dim * num_heads == self.embed_dim,"embed_dim must be divisible by num_heads"
为什么需要约束：embed_dim must be divisible by num_heads? 如果我们回到等式
假设：
Q、K、V 是 n x emded_dim 矩阵；所有的权重矩阵 W 都是 emded_dim x head_dim,
那么，concat [head_i,...,head_h] 将是一个 n x (num_heads*head_dim) 矩阵；
W^O 大小为 (num_heads*head_dim) x embed_dim
[head_i,head_h] * W^O 将成为 n x embed_dim 输出
我不知道为什么我们需要 embed_dim must be divisible by num_heads。
假设我们有 num_heads=10000，结果是一样的，因为矩阵-矩阵乘积会吸收这些信息。
解决方法
当您有一个 seq_len x emb_dim 序列（即 20 x 8）并且您想使用 num_heads=2 时，该序列将沿 emb_dim 维度拆分。因此，您会得到两个 20 x 4 序列。您希望每个头部都具有相同的形状，如果 emb_dim 不能被 num_heads 整除，这将不起作用。以序列 20 x 9 和 num_heads=2 为例。然后你会得到 20 x 4 和 20 x 5，它们不是同一个维度。
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