attention map的shape
时间: 2023-09-08 11:14:33 浏览: 50
Attention map 的 shape 取决于所使用的模型和任务。一般来说,Attention map 是一个二维矩阵,其 shape 可能是 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length),其中 batch_size 是批量大小,num_heads 是注意力头的数量,sequence_length 是输入序列的长度。这个矩阵用于表示模型在输入序列中各个位置之间的注意力关系。请注意,不同的模型可能会有不同的实现和参数设置,因此具体的 shape 可能会有所不同。
相关问题
attention map 代码
以下是一个简单的自注意力机制(self-attention)的示例代码,可以计算一个序列中每个单词与其他单词的注意力权重(attention weights):
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
class SelfAttention(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_hidden):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.num_hidden = num_hidden
self.query = torch.nn.Linear(num_hidden, num_hidden)
self.key = torch.nn.Linear(num_hidden, num_hidden)
self.value = torch.nn.Linear(num_hidden, num_hidden)
def forward(self, inputs):
# inputs shape: [batch_size, seq_len, num_hidden]
# Calculate Q, K, V
q = self.query(inputs) # [batch_size, seq_len, num_hidden]
k = self.key(inputs) # [batch_size, seq_len, num_hidden]
v = self.value(inputs) # [batch_size, seq_len, num_hidden]
# Calculate attention weights
attn_weights = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) # [batch_size, seq_len, seq_len]
attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=-1)
# Apply attention weights to V
attn_output = torch.bmm(attn_weights, v) # [batch_size, seq_len, num_hidden]
return attn_output, attn_weights
```
在这个示例代码中,我们定义了一个 `SelfAttention` 类,它接受一个形状为 `[batch_size, seq_len, num_hidden]` 的输入,其中 `batch_size` 表示批次大小,`seq_len` 表示序列长度,`num_hidden` 表示隐藏层的维度。我们使用三个线性层来计算输入序列的查询(query)、键(key)和值(value)向量。然后,我们计算注意力权重(attention weights)并将它们应用于值向量,最后返回注意力输出(attention output)和注意力权重。在计算注意力权重时,我们使用 softmax 函数对每个单词与其他单词的相似度进行归一化处理。
attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map) for i in range(attention_map.shape[3]): channel = attention_map[:, :, :, i] # channel = np.reshape(attention_map[:, :, i],14,14) # for j in range(attention_map.shape[0]): #14*14 # max_value = np.max(channel) threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel,60)# yu zhi wei 60%,she qu xia yu 60%de bu fen threshold1 = np.full((14,14),threshold) print(channel,type(channel)) print(threshold1,type(threshold1)) normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0) attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)有哪些错误,帮我改过来
在这段代码中,有几个错误:
1. `tf.expend_dims` 应该是 `tf.expand_dims`,这是一个打错字的错误。
2. `tf.concat` 中的 `tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1)` 应该修改为 `tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1)`。
3. `threshold1` 应该被转换为 `tf.constant`,以与 `channel` 和其他张量的类型匹配。
4. `attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expend_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)` 中的 `tf.expend_dims` 应该改为 `tf.expand_dims`。
下面是修改后的代码:
```
attention_map_normalized_opt = tf.zeros_like(attention_map)
for i in range(attention_map.shape[3]):
channel = attention_map[:, :, :, i]
threshold = tf.contrib.distributions.percentile(channel, 60)
threshold1 = tf.constant(np.full((14, 14), threshold))
normalized_channel = tf.where(channel >= threshold1, channel, 0)
attention_map_normalized_opt = tf.concat([attention_map_normalized_opt[:, :, :i], tf.expand_dims(normalized_channel, axis=-1), attention_map_normalized_opt[:, :, i+1:]], axis=-1)
```
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