pos_encoding[:, 0::2] = npsin(angle_rads)
pos_encoding[:, 1::2] = npcos(angle_rads)
返回经过处理的包含正弦波值的位置编码，作为不同位置的特征表示
return tfcast(pos_encoding, dtype=tffloat32)
以下是关于多头注意力机制启动时相关描述的模拟代码示例，为了更形象地体现这个过程
class mockmultiheadattention:
def __init__(self):
selfqkv_matrix = nprandomrand(10, 10) 简单模拟qkv矩阵
selforiginal_structure = selfqkv_matrixcopy def start_mechanism(self):
print(\"多头注意力机制启动\")
这里简单模拟将qkv矩阵拆解的过程，实际中会涉及更复杂的计算
selfqkv_matrix = npsplit(selfqkv_matrix, 3, axis=1)
print(\"原本紧密相连的qkv矩阵被拆解，结构被打破\")
简单表示失去原有的结构和连贯性
selfqkv_matrix = nparray(selfqkv_matrix)
selfqkv_matrix = nprandompermutation(selfqkv_matrixflatten)reshape(selfqkv_matrixshape)
测试代码
if __name__ == \"__main__\":
测试位置编码函数
pe = positional_encoding(10, 512)
print(\"位置编码结果:\", pe)
测试多头注意力机制模拟