自注意力机制代码及使用

自注意力机制是一种注意力机制的变体，它通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性来获取输入序列的表示。以下是一个自注意力机制的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.W_q = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.W_k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.W_v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
        
    def forward(self, x):
        q = self.W_q(x)
        k = self.W_k(x)
        v = self.W_v(x)
        
        scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / torch.sqrt(q.size(-1))
        attention_weights = self.softmax(scores)
        
        context = torch.matmul(attention_weights, v)
        
        return context, attention_weights

上述代码是一个基于PyTorch实现的自注意力机制类`SelfAttention`。在`__init__`方法中，我们定义了可学习参数`W_q`、`W_k`和`W_v`，分别用于对输入进行线性映射。在`forward`方法中，首先通过线性映射得到查询(q)、键(k)和值(v)，然后计算注意力分数(scores)并进行归一化得到注意力权重。最后，通过注意力权重对值进行加权求和得到上下文向量(context)。这个上下文向量可以作为输入序列的表示使用。

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际使用时可能需要根据具体任务进行适当的修改和调整。同时，还可以根据需要添加额外的层和功能来构建更复杂的自注意力模型。引用提供了更详细的代码实现细节，可以进一步参考。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [注意力机制代码 python](https://download.csdn.net/download/lihuanyu520/87741086)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Attention(注意力机制代码)](https://download.csdn.net/download/zds13257177985/10544175)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [一文读懂——全局注意力机制（global attention）详解与代码实现](https://download.csdn.net/download/weixin_40651515/86402810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]