Multi-Scale Attention代码python‘’

以下是一个简单的示例，展示如何实现多尺度注意力（Multi-Scale Attention）的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiScaleAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(MultiScaleAttention, self).__init__()
        
        self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        
    def forward(self, x):
        q = self.query(x)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)
        
        # 计算多尺度注意力权重
        attention_weights = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=-1)
        
        # 使用注意力权重加权平均计算加权和
        weighted_sum = torch.matmul(attention_weights, v)
        
        return weighted_sum

# 使用示例
input_dim = 100
hidden_dim = 50
batch_size = 32
sequence_length = 10

# 创建多尺度注意力层
attention = MultiScaleAttention(input_dim, hidden_dim)

# 生成随机输入张量
x = torch.randn(batch_size, sequence_length, input_dim)

# 前向传播计算多尺度注意力
output = attention(x)
print(output.shape)

在这个示例中，`MultiScaleAttention` 类定义了一个多尺度注意力层。在 `__init__` 方法中，我们定义了三个线性变换层，分别用于计算查询（query）、键（key）和值（value）的向量表示。在 `forward` 方法中，我们首先通过线性变换层得到查询、键和值的表示，然后计算多尺度注意力权重，最后使用权重加权平均计算加权和。最终的输出形状为 `(batch_size, sequence_length, hidden_dim)`。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能会有更复杂的模型结构和计算方式。请根据具体的任务需求进行相应的调整和修改。