自注意力机制代码
时间: 2023-06-29 16:19:50 浏览: 53
以下是自注意力机制的代码示例,假设输入张量为`input_tensor`,其中`batch_size`为批次大小,`input_dim`为输入张量的通道数,`input_height`和`input_width`为输入张量的高度和宽度。
```
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.query = nn.Conv2d(input_dim, input_dim // 8, kernel_size=1)
self.key = nn.Conv2d(input_dim, input_dim // 8, kernel_size=1)
self.value = nn.Conv2d(input_dim, input_dim, kernel_size=1)
self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
def forward(self, input_tensor):
batch_size, input_height, input_width = input_tensor.size(0), input_tensor.size(2), input_tensor.size(3)
query = self.query(input_tensor).view(batch_size, -1, input_height * input_width).permute(0, 2, 1)
key = self.key(input_tensor).view(batch_size, -1, input_height * input_width)
energy = torch.bmm(query, key)
attention = self.softmax(energy)
value = self.value(input_tensor).view(batch_size, -1, input_height * input_width)
out = torch.bmm(value, attention.permute(0, 2, 1))
out = out.view(batch_size, -1, input_height, input_width)
return out
```
在该代码中,我们定义了一个名为SelfAttention的自注意力机制类。在`__init__`函数中,我们定义了三个卷积层`query`、`key`和`value`,用于计算注意力机制中的查询、键和值。其中`query`和`key`的输出通道数为输入通道数的1/8,`value`的输出通道数与输入通道数相同。同时,我们还定义了一个softmax层,用于计算注意力权重。
在`forward`函数中,我们首先对输入张量进行维度变换,将其展开成一个(batch_size, input_dim/8, input_height*input_width)大小的张量,然后对查询和键进行矩阵乘法计算,得到注意力机制中的能量矩阵。接着,我们使用softmax层计算注意力权重,并将其与值进行矩阵乘法计算,得到最终输出。最后,我们将输出张量还原成(batch_size, input_dim, input_height, input_width)大小的张量,并返回结果。