视频理解中时间注意力机制代码

视频理解中的时间注意力机制可以通过修改之前提供的注意力机制的代码来实现。以下是一个示例代码，展示如何在视频理解中使用时间注意力机制：

import torch
import torch.nn as nn

class TemporalAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(TemporalAttention, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        self.fc = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, input):
        # 输入input的维度：(batch_size, sequence_length, input_size)

        # 计算注意力权重
        attention_scores = self.fc(input)
        attention_weights = self.softmax(attention_scores)

        # 加权求和
        weighted_input = input * attention_weights.unsqueeze(3)  # 扩展维度以与输入相匹配
        weighted_sum = torch.sum(weighted_input, dim=1)

        return weighted_sum, attention_weights

# 示例用法
batch_size = 32
sequence_length = 10
input_size = 64
hidden_size = 16

# 创建一个时间序列示例输入（随机）
input = torch.randn(batch_size, sequence_length, input_size)

# 创建时间注意力机制模型
attention = TemporalAttention(input_size, hidden_size)

# 前向传播
weighted_sum, attention_weights = attention(input)

print("Weighted Sum shape:", weighted_sum.shape)
print("Attention Weights shape:", attention_weights.shape)

这段代码与之前提供的注意力机制的代码类似，但有两个主要区别。首先，输入的维度是 (batch_size, sequence_length, input_size)，其中 sequence_length 表示视频的时间序列长度，而不是单个视频帧的数量。其次，为了适应视频理解的需求，注意力权重的维度被扩展到 (batch_size, sequence_length, 1)，以便对输入进行加权求和。

请注意，这只是视频理解中时间注意力机制的一个简单示例，实际使用时可能需要根据具体任务和数据进行适当的调整和修改。