keras实现attention

Keras可以使用自定义层来实现注意力机制。下面是一个简单的例子，实现了Bahdanau注意力机制：

from keras.layers import Layer

class Attention(Layer):

    def __init__(self, attention_dim):
        super(Attention, self).__init__()
        self.attention_dim = attention_dim

    def build(self, input_shape):
        self.W_a = self.add_weight(name='W_a',
                                   shape=(input_shape[-1], self.attention_dim),
                                   initializer='glorot_uniform',
                                   trainable=True)
        self.U_a = self.add_weight(name='U_a',
                                   shape=(self.attention_dim, self.attention_dim),
                                   initializer='glorot_uniform',
                                   trainable=True)
        self.v_a = self.add_weight(name='v_a',
                                   shape=(self.attention_dim,),
                                   initializer='glorot_uniform',
                                   trainable=True)
        super(Attention, self).build(input_shape)

    def call(self, inputs):
        x = inputs[0]
        mask = inputs[1]
        e = K.dot(x, self.W_a)
        e = K.tanh(K.dot(e, self.U_a))
        e = K.dot(e, self.v_a)
        e = K.exp(e)
        if mask is not None:
            e *= K.cast(mask, K.floatx())
        alpha = e / K.sum(e, axis=1, keepdims=True)
        context = x * K.expand_dims(alpha, axis=-1)
        context = K.sum(context, axis=1)
        return context

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[-1])

这个Attention层接受一个形状为`(batch_size, sequence_length, input_dim)`的输入，其中`sequence_length`是输入序列的长度，`input_dim`是每个时间步的输入维度。另外，还需要一个形状为`(batch_size, sequence_length)`的掩码，用于对注意力权重进行掩码。

在`build`方法中，我们定义了需要学习的权重矩阵和向量。在`call`方法中，我们首先将输入`x`乘以权重矩阵`W_a`，然后使用双曲正切函数和另一个权重矩阵`U_a`对结果进行变换，最后使用一个向量`v_a`计算注意力分数。如果有掩码，则将分数与掩码相乘。然后使用Softmax函数将分数归一化为注意力权重，并对输入进行加权求和，得到上下文向量。

最后，我们在`compute_output_shape`方法中指定输出形状为`(batch_size, input_dim)`。现在可以在Keras模型中使用这个Attention层，如下所示：

from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Masking
from keras.models import Model

inputs = Input(shape=(timesteps, input_dim))
masked_inputs = Masking(mask_value=0.)(inputs)
lstm = LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True)(masked_inputs)
attention = Attention(attention_dim=attention_dim)([lstm, masked_inputs])
outputs = Dense(units=output_dim, activation='softmax')(attention)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)