pytorch 实现lstm注意力

在PyTorch中实现LSTM注意力，可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTMAttention, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)

    def forward(self, x):
        # x的形状为(batch_size, sequence_length, input_size)
        outputs, _ = self.lstm(x)  # 经过LSTM层得到输出outputs，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
        scores = self.fc(outputs).squeeze(2)  # 将输出经过一个全连接层得到注意力分数，形状为(batch_size, sequence_length)
        attention_weights = torch.softmax(scores, dim=1).unsqueeze(2)  # 对注意力分数进行softmax得到注意力权重，形状为(batch_size, sequence_length, 1)
        weighted_outputs = (outputs * attention_weights).sum(dim=1)  # 将加权后的输出求和得到加权输出，形状为(batch_size, hidden_size)
        return weighted_outputs

这里定义了一个`LSTMAttention`模型，它继承了`nn.Module`类。在模型的`__init__`方法中，初始化了一个LSTM层和一个全连接层，其中LSTM层的输入维度为`input_size`，输出维度为`hidden_size`，层数为`num_layers`。在模型的`forward`方法中，将输入`x`经过LSTM层得到输出`outputs`，然后将`outputs`经过全连接层得到注意力分数`scores`。接着，对注意力分数进行softmax得到注意力权重`attention_weights`，最后将加权后的输出求和得到加权输出`weighted_outputs`。注意，这里`squeeze`和`unsqueeze`函数的作用是调整张量的形状，使得它们能够进行正确的计算。