CNN-LSTM-Attention模型代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用CNN-LSTM-Attention模型进行序列分类任务：

import torch
import torch.nn as nn

class CNNLSTMAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):
        super(CNNLSTMAttention, self).__init__()

        # CNN layers
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(input_dim, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
        )

        # LSTM layer
        self.lstm = nn.LSTM(128, hidden_dim, batch_first=True)

        # Attention layer
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim, 1)

        # Fully connected layer
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        # CNN
        x = x.permute(0, 2, 1)  # Reshape input
        x = self.cnn(x)

        # LSTM
        x, _ = self.lstm(x)

        # Attention
        attn_weights = self.attention(x).squeeze(2)
        attn_weights = torch.softmax(attn_weights, dim=1)
        x = torch.bmm(x.permute(0, 2, 1), attn_weights.unsqueeze(2)).squeeze(2)

        # Fully connected layer
        x = self.fc(x)

        return x

在这个代码中，我们定义了一个名为`CNNLSTMAttention`的PyTorch模型类。该模型由以下几个部分组成：

1. CNN层：这里使用了两个卷积层，每个卷积层之后都接有ReLU激活函数和最大池化层。这些卷积层用于提取输入序列的局部特征。

2. LSTM层：这里使用了一个LSTM层，将CNN提取的特征作为输入。LSTM层用于捕捉序列的时序信息。

3. Attention层：这里使用一个线性层将LSTM的输出映射到一个注意力权重。通过对注意力权重进行softmax归一化，我们得到了每个时间步的注意力分数。

4. 全连接层：这里使用一个线性层将注意力加权的LSTM输出映射到最终的分类结果。

在模型的`forward`方法中，我们首先将输入进行形状变换，然后通过CNN层提取特征。接下来，将特征序列输入到LSTM层，并获取LSTM的输出。然后，通过Attention层计算注意力权重，并将注意力加权的LSTM输出作为最终的特征表示。最后，将特征表示通过全连接层映射到类别标签空间。

请注意，此代码仅为示例代码，具体的模型结构和超参数可能需要根据实际任务进行调整。