TensorFlow中多头注意力的source与target含义及维度疑问

1. 核心概念区分 #

• Source（源序列）：是模型用来提取参考信息的输入序列，对应你场景里的原始时序特征数据，形状一般为(batch_size, source_time_steps, number_features)——比如做时序预测时，source就是历史观测的多特征数据。
• Target（目标序列）：是模型需要拟合或逐步生成的序列，在你的回归场景里，它通常是做过偏移处理的目标序列，用来让模型学习“基于历史信息预测后续时序值”的逻辑。

2. 训练时同时输入二者的原因 #

在带多头注意力的时序模型（比如Transformer Decoder结构）里，模型是基于“已输入的target片段”去对齐source中的上下文信息，进而预测下一个输出。以你的任务为例：
训练时会把target的前N-1个时间步作为输入（配合source提供的历史特征），让模型预测第N个时间步的值，通过这种方式逐步训练模型的注意力对齐能力。
代码里的model.fit([train_targets, train_sources], y, ...)中，y是最终要拟合的完整目标序列，train_targets是模型训练时的“输入型目标序列”（比如移位后的目标值），train_sources则是提供上下文的历史特征集。

3. 形状差异的常见原因 #

source和target的形状差异通常来自这几点：

• 时序长度不同：比如source是过去100个时间步的特征，target是未来10个时间步的预测目标，二者的time_steps维度自然不同。
• 特征维度不同：source包含多维度特征（比如温度、湿度等），而target可能只有要预测的单一维度（对应你输出的1维），所以特征维度存在差异。
• 移位处理：自回归预测场景中，target会被左移一位（比如原始目标序列是[t1,t2,t3,t4]，输入的target会变成[0,t1,t2,t3]），用来让模型学习从t1预测t2、t2预测t3的逻辑，这时形状可能和source一致，但内容是偏移后的目标值。

贴合你场景的例子 #

假设你要基于过去5步的3种特征，预测每一步的下一个时刻单一值：

• train_sources形状：(batch_size, 5, 3)（5个历史时间步，3个特征）
• train_targets形状：(batch_size, 5, 1)（左移后的目标值，第1个输入对应预测第2步的目标，最后一个输入对应预测第6步）
• y形状：(batch_size, 5, 1)（完整的5步目标值，用于计算损失）

模型会通过source的历史特征，结合target的已输入部分，学习注意力对齐关系，最终输出符合要求的预测序列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hugofac