自注意力机制 分类的实现代码
时间: 2024-03-22 22:35:35 浏览: 30
自注意力机制(Self-Attention)是一种用于处理序列数据的机制,常用于自然语言处理任务中。它能够根据输入序列中的每个元素与其他元素的关系,动态地计算每个元素的权重,从而实现对不同元素的不同关注程度。
以下是一个简单的自注意力机制分类任务的实现代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttentionClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
super(SelfAttentionClassifier, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
# 定义自注意力层
self.attention = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=1)
# 定义全连接层
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
# 输入x的维度:(batch_size, sequence_length, input_size)
# 使用自注意力层计算注意力权重
x = x.permute(1, 0, 2) # 调整维度顺序为(sequence_length, batch_size, input_size)
attention_output, _ = self.attention(x, x, x) # 自注意力计算
attention_output = attention_output.permute(1, 0, 2) # 调整维度顺序为(batch_size, sequence_length, hidden_size)
# 使用全连接层进行分类
output = self.fc(attention_output[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的输出进行分类
return output
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`SelfAttentionClassifier`的模型类,它包含了一个自注意力层和一个全连接层。在`forward`方法中,我们首先将输入调整为适合自注意力层的维度顺序,然后使用自注意力层计算注意力权重。最后,我们取最后一个时间步的输出,通过全连接层进行分类。