cnn注意力机制 pytorch

在 PyTorch 中，可以使用 nn.MultiheadAttention 模块实现 CNN 注意力机制。该模块可以在输入的序列中计算出每个位置的注意力权重，然后将其与输入序列相乘得到注意力向量。具体步骤如下：

1. 定义输入序列 x，维度为 [seq_len, batch_size, input_dim]。

2. 定义一个 nn.MultiheadAttention 对象，指定输入维度、输出维度和注意力头数。

3. 将输入序列 x 和自身作为查询、键和值输入到 nn.MultiheadAttention 中，得到注意力向量。

4. 将注意力向量与输入序列 x 相乘，得到注意力加权后的序列。

以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义输入序列 x
x = torch.randn(10, 32, 256)  # seq_len=10, batch_size=32, input_dim=256

# 定义 MultiheadAttention 模块
attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim=256, num_heads=8)

# 将输入序列 x 和自身作为查询、键和值输入到 MultiheadAttention 中
attn_output, _ = attn(x, x, x)

# 将注意力向量与输入序列相乘得到注意力加权后的序列
output = x + attn_output

注意，以上示例代码中的注意力向量是一个 [seq_len, batch_size, input_dim] 的张量，它可以通过调用 nn.MultiheadAttention 的 forward 方法得到。在实际应用中，通常需要将注意力向量转换为与输入序列相同的形状，以便进行注意力加权。