attention代码
时间: 2023-08-27 17:05:11 浏览: 49
以下是一个简单的注意力机制的代码实现:
```python
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.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size)
self.v = nn.Parameter(torch.rand(self.hidden_size))
def forward(self, hidden, encoder_outputs):
seq_len = encoder_outputs.shape[0]
hidden = hidden.repeat(seq_len, 1, 1).transpose(0, 1)
encoder_outputs = encoder_outputs.transpose(0, 1)
energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2)))
attention = torch.softmax(torch.matmul(energy, self.v), dim=1)
context = torch.matmul(attention.transpose(1, 2), encoder_outputs).squeeze(1)
return context, attention
```
其中,`hidden_size` 是隐藏状态的维度,`attn` 是将 `hidden` 和 `encoder_outputs` 进行拼接并映射到隐藏状态维度的线性层,`v` 是可学习的注意力向量。在 `forward` 方法中,我们首先将 `hidden` 和 `encoder_outputs` 进行拼接,并通过 `attn` 层将其映射到隐藏状态维度,然后使用 `tanh` 激活函数对其进行非线性变换。接着,我们将 `energy` 与 `v` 进行矩阵乘法并进行 softmax 操作,得到注意力权重 `attention`。最后,我们将 `attention` 与 `encoder_outputs` 进行矩阵乘法并进行 squeeze 操作,得到上下文向量 `context`。