self.attention
时间: 2023-09-04 15:17:39 浏览: 115
"self.attention" 是指在自注意力机制中,一个输入序列中的每个元素都可以与序列中的其他元素相互交互,从而计算出每个元素的权重,用于加权求和得到该元素的表示。在自注意力机制中,每个元素都被视为查询、键和值,通过计算它们之间的相似度得到一个权重向量,用于加权求和得到该元素的表示。这种机制可以用于自然语言处理、计算机视觉等领域中的序列建模任务,如机器翻译、文本分类、图像标注等。
相关问题
def attention_sublayers(self, feats, embedding_layers, latent): feats = feats.view((feats.size(0), self.k, -1)) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = feats + latent.unsqueeze(1) feats = feats.transpose(dim0=1, dim1=2) feats = embedding_layers(feats).squeeze(-1) p = F.softmax(feats, dim=1) return p def forward(self, x): conv2_2 = self.conv2_2(x) conv3_4 = self.conv3_4(conv2_2) conv4_4 = self.conv4_4(conv3_4) conv5_4 = self.conv5_4(conv4_4) x = F.relu(self.fc4(self.fc_layers(self.tail_layer(conv5_4).view(-1, 25088)))) attr = self.bn1(x[:, :self.k]) latent = self.bn2(x[:, self.k:]) feats_0 = self.extract_0(conv2_2) feats_1 = self.extract_1(conv3_4) feats_2 = self.extract_2(conv4_4) feats_3 = self.extract_3(conv5_4) # N x k x 14 x 14 p_0 = self.attention_sublayers(feats_0, self.fc0, latent) p_1 = self.attention_sublayers(feats_1, self.fc1, latent) p_2 = self.attention_sublayers(feats_2, self.fc2, latent) p_3 = self.attention_sublayers(feats_3, self.fc3, latent) # N x k p = p_0 + p_1 + p_2 + p_3
这段代码是一个神经网络模型的前向传播函数,该模型使用了注意力机制(attention mechanism)来提高其性能。
首先,输入 x 经过几个卷积层和全连接层得到一个特征向量 x,我们可以把这个特征向量分成两部分,一部分用于属性预测,一部分用于潜在特征的计算。
接下来,我们从不同层的卷积特征图中提取出一些特征,然后使用 attention_sublayers 函数来计算每个特征的权重。这里的 attention_sublayers 函数接受一个特征张量 feats,一个嵌入层列表 embedding_layers 和一个潜在特征向量 latent。它将特征张量 feats 调整为一个三维张量,然后加上潜在特征向量 latent,再把它调整回原来的形状。接着,它将调整后的特征张量 feats 传入嵌入层列表 embedding_layers 中,将最后一维压缩掉,得到一个二维张量。最后,它对这个二维张量的第二个维度应用 softmax 函数,得到每个特征的权重。
最后,将所有特征的权重相加,得到一个一维张量 p,它表示每个特征的重要性。
class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) # self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) # self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out
这段代码定义了一个 GRUModel 类,用于实现一个基于 GRU(门控循环单元)的模型。该模型接受一个序列作为输入,并输出一个标签。
在初始化函数中,定义了模型的一些参数,包括输入大小(input_size),隐藏层大小(hidden_size),输出大小(output_size),层数(num_layers)以及 dropout 比例(dropout)。
在 forward 函数中,首先初始化隐藏状态 h0,然后将输入 x 和隐藏状态传入 GRU 层进行计算,得到输出 out 和最终的隐藏状态 hidden。接下来,将最终的隐藏状态和输出传入 Attention 层进行注意力计算,得到输出 out 和注意力权重 attention_weights。最后,应用 dropout 操作并将结果传入全连接层 fc,得到最终的输出。
注释部分的代码是添加了两个额外的全连接层 fc1 和 fc2。