帮我用python写一段加权计算的代码

当然，在这个问题上我可以为您提供一些代码示例。以下是一个简单的加权计算示例，它将列表中的数据分别与它们的权重相乘并求和：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]

weighted_sum = sum([data[i] * weights[i] for i in range(len(data))])

print("加权计算结果为：", weighted_sum)

使用以上的代码，计算结果将是：

加权计算结果为： 3.2

如果您需要添加或修改权重或数据，只需要修改`data`和`weights`列表即可。希望这个代码示例可以帮到您!

相关问题

帮我用python写一段两组数据 权重分别0.4和0.6的加权计算代码

当然，我很乐意帮您写这段代码。以下是代码示例：

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]    # 第一组数据
data2 = [5, 4, 3, 2, 1]    # 第二组数据

# 将两组数据按照权重加权平均，权重分别为0.4和0.6
result = [data1[i]*0.4 + data2[i]*0.6 for i in range(len(data1))]

print(result)    # 输出结果

希望我的回答能够帮到您。如果您还有其他问题，请随时向我提出。

帮我用Python写一段cross attention的代码

好的，以下是用Python编写cross attention的示例代码：

import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, att_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.input_linear = nn.Linear(input_dim, att_dim)
        self.memory_linear = nn.Linear(input_dim, att_dim)
        self.output_linear = nn.Linear(att_dim, input_dim)
        
    def forward(self, input_vec, memory_vec):
        input_embd = self.input_linear(input_vec)
        memory_embd = self.memory_linear(memory_vec)
        attn_weights = nn.functional.softmax(input_embd.bmm(memory_embd.transpose(2, 1)), dim=-1)
        attn_output = attn_weights.bmm(memory_vec)
        output_embd = self.output_linear(attn_output)
        return output_embd

这是一个基于PyTorch框架的cross attention实现，其中input_dim和att_dim分别指输入向量的维度和注意力向量的维度。在forward函数中，输入向量input_vec通过线性映射变换成注意力向量input_embd，而记忆向量memory_vec也通过线性映射变换成记忆向量memory_embd。然后通过矩阵乘法和softmax计算注意力权重，再用权重加权得到注意力输出attn_output。最后再将注意力输出通过线性变换输出output_embd。