self attention实现
时间: 2023-08-24 09:05:45 浏览: 39
Self-attention是一种用于处理序列数据的注意力机制,常用于自然语言处理任务中的Transformer模型。下面是一个简单的self-attention实现的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_dim):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
# 定义注意力权重参数
self.W = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
def forward(self, inputs):
# 计算注意力权重
attention_weights = self.W(inputs)
# 对注意力权重进行softmax归一化
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
# 对输入进行加权求和
weighted_inputs = torch.matmul(attention_weights, inputs)
return weighted_inputs, attention_weights
```
在这个示例中,我们首先定义了一个`SelfAttention`类,继承自`nn.Module`。在初始化方法中,我们定义了一个线性层`self.W`来学习注意力权重。在前向传播方法中,我们首先通过线性层计算注意力权重,然后使用softmax函数对权重进行归一化,最后将注意力权重与输入进行加权求和。
这只是一个简单的self-attention实现示例,实际上,self-attention还可以有很多变体和改进。你可以根据具体的任务和需求进行相应的修改和扩展。希望这个示例能对你有所帮助!