gam注意力机制代码

当涉及到注意力机制的代码实现时，可以使用 PyTorch 框架来实现。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        self.att_weights = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.att_weights.data.normal_(mean=0.0, std=0.05)
        
    def forward(self, encoder_outputs, decoder_hidden):
        # encoder_outputs: [batch_size, seq_len, hidden_size]
        # decoder_hidden: [batch_size, hidden_size]
        
        seq_len = encoder_outputs.size(1)
        decoder_hidden = decoder_hidden.unsqueeze(2)  # [batch_size, hidden_size, 1]
        
        # 计算注意力权重
        weights = torch.bmm(encoder_outputs, torch.matmul(decoder_hidden, self.att_weights).squeeze(2).unsqueeze(2))
        weights = torch.softmax(weights.squeeze(2), dim=1)
        
        # 加权平均计算上下文向量
        context_vector = torch.bmm(encoder_outputs.transpose(1, 2), weights.unsqueeze(2)).squeeze(2)
        
        return context_vector, weights

在这个例子中，`Attention` 类实现了一个简单的注意力模块。它接受编码器的输出 `encoder_outputs`（形状为 `[batch_size, seq_len, hidden_size]`）和解码器的隐藏状态 `decoder_hidden`（形状为 `[batch_size, hidden_size]`），并返回注意力加权后的上下文向量 `context_vector` 和注意力权重 `weights`。

注意力权重的计算使用了矩阵乘法和 softmax 函数，以及一些维度调整操作。最后，通过加权平均计算上下文向量。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体实现可能因应用场景的不同而有所变化。如果你有特定的应用需求，可以进一步调整和优化该代码。