dg[:, 0::2] = nps(angle_rads)
pos_endg[:, 1::2] = nps(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_endg, 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
css ockultiheadattention:
def __it__(self):
selfqkv_atrix = nprandorand(10, 10) 简单模拟qkv矩阵
selforigal_structure = selfqkv_atrixpy def start_chanis(self):
prt(\"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_atrix = npsplit(selfqkv_atrix, 3, axis=1)
prt(\"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_atrix = nparray(selfqkv_atrix)
selfqkv_atrix = nprandoperutation(selfqkv_atrixftten)reshape(selfqkv_atrihape)
测试代码
if __na__ == \"__a__\":
测试位置编码函数
pe = positional_endg(10, 512)
prt(\"位置编码结果:\", pe)
测试多头注意力机制模拟
ha = ockultiheadattention hastart_chanis ```