加性注意力中的 unsqueeze() 魔法：给张量"长高"的趣味解释

想象你有一叠 3D 彩色纸片（张量），而 unsqueeze() 就像给这些纸片偷偷增加一层隐形夹层，让它们能和其他纸片对齐拼接！

🎲 1. 为什么需要 unsqueeze()？

在加性注意力机制中，我们需要计算 查询（queries）和键（keys） 的相似度。但它们的形状不匹配：

• queries 形状：(batch_size, 查询个数, num_hiddens)
• keys 形状：(batch_size, “键-值”对个数, num_hiddens)

为了让它们能逐元素相加（广播机制），我们需要让它们的形状变成：

• queries → (batch_size, 查询个数, 1, num_hiddens) （增加一个维度）
• keys → (batch_size, 1, “键-值”对个数, num_hiddens) （增加一个维度）

这样，queries + keys 就能自动扩展成 (batch_size, 查询个数, “键-值”对个数, num_hiddens)，实现批量计算相似度！

📦 2. unsqueeze() 的具体操作

(1) queries.unsqueeze(2)

• 作用：在 queries 的第 2 个维度（从 0 开始数）插入一个长度为 1 的维度。
• 形状变化：
  • 原始 queries：(batch_size, 查询个数, num_hiddens)
  • queries.unsqueeze(2)：(batch_size, 查询个数, 1, num_hiddens)

小白比喻：

• 原本 queries 是一叠 平铺的纸片（3D）。
• unsqueeze(2) 相当于在这叠纸片里偷偷塞了一层透明塑料膜（新增一个维度），变成 4D 纸片堆！

(2) keys.unsqueeze(1)

• 作用：在 keys 的第 1 个维度插入一个长度为 1 的维度。
• 形状变化：
  • 原始 keys：(batch_size, “键-值”对个数, num_hiddens)
  • keys.unsqueeze(1)：(batch_size, 1, “键-值”对个数, num_hiddens)

小白比喻：

• 原本 keys 是另一叠 平铺的纸片（3D）。
• unsqueeze(1) 相当于在这叠纸片里横向插入一层透明塑料膜（新增一个维度），变成 4D 纸片堆！

🧙 3. 广播机制的魔法

现在：

• queries.unsqueeze(2)：(batch_size, 查询个数, 1, num_hiddens)
• keys.unsqueeze(1)：(batch_size, 1, “键-值”对个数, num_hiddens)

当它们相加时，PyTorch 会自动扩展维度，变成：

(batch_size, 查询个数, “键-值”对个数, num_hiddens)

效果：

• 每个查询（query）会自动和所有键（keys）计算相似度，无需写循环！

💡 4. 为什么不能直接 queries + keys？

如果直接相加：

• queries 形状：(batch_size, 查询个数, num_hiddens)
• keys 形状：(batch_size, “键-值”对个数, num_hiddens)

PyTorch 无法自动对齐，会报错！
必须用 unsqueeze() 让它们维度匹配，才能触发广播机制。

🎯 5. 总结（小白记忆口诀）

幽默总结：

• unsqueeze() 就像给张量**"长高"，让它们能站在一起对齐**！
• 没有它，查询和键就像不同高度的积木，没法拼在一起；有了它，就能自动搭建注意力大厦！ 🏗️

这样，加性注意力就能高效计算查询和键的相似度啦！ ✨