pytorch实现注意力机制
时间: 2023-07-23 16:14:06 浏览: 82
在PyTorch中实现注意力机制可以通过自定义模块来完成。下面是一个示例代码,展示了如何使用PyTorch实现注意力机制:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, hidden_size)
self.v = nn.Linear(hidden_size, 1, bias=False)
def forward(self, hidden, encoder_outputs):
max_len = encoder_outputs.size(0)
batch_size = encoder_outputs.size(1)
# 将解码器隐藏状态复制多份,与编码器输出拼接
hidden = hidden.repeat(max_len, 1, 1).transpose(0, 1)
encoder_outputs = encoder_outputs.transpose(0, 1)
# 计算注意力权重
attn_energies = self.score(hidden, encoder_outputs)
attn_weights = torch.softmax(attn_energies, dim=1)
# 加权平均编码器输出
context = attn_weights.bmm(encoder_outputs.transpose(0, 1))
return context.transpose(0, 1), attn_weights
def score(self, hidden, encoder_outputs):
energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), 2)))
energy = self.v(energy).squeeze(2)
return energy
# 示例用法
hidden_size = 256
encoder_outputs = torch.randn(10, 32, hidden_size) # 编码器输出
hidden = torch.randn(1, 32, hidden_size) # 解码器隐藏状态
attention = Attention(hidden_size)
context, attn_weights = attention(hidden, encoder_outputs)
print("Context shape:", context.shape)
print("Attention weights shape:", attn_weights.shape)
```
该代码定义了一个名为`Attention`的自定义模块,其中`forward`方法接受解码器隐藏状态和编码器输出作为输入,并返回加权平均的编码器输出和注意力权重。`score`方法用于计算注意力权重的能量。
请注意,这只是一个简单示例,实际应用中的注意力机制可能会有所不同。你可以根据自己的需求进行修改和调整。希望对你有帮助!
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