注意力模型jupyter代码

当涉及注意力模型的 Jupyter 代码时，有很多不同的实现方式，以下是一个基本的示例：

import torch
import torch.nn as nn

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(Attention, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.linear = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden_states):
        seq_len = hidden_states.size(1)
        hidden = hidden_states.view(-1, self.hidden_size)
        hidden = torch.tanh(self.linear(torch.cat((input, hidden), dim=1)))
        attention_weights = self.softmax(hidden.mm(hidden_states.transpose(1, 2)))
        context_vector = attention_weights.bmm(hidden_states)
        return context_vector

这是一个简单的注意力模型的实现，其中包括一个线性层和一个 softmax 函数。在 forward 方法中，模型接收一个输入和一系列隐藏状态，并计算注意力权重和上下文向量。请注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能会有更复杂的实现。

希望这个示例对你有所帮助！如果你需要更多关于注意力模型的信息或其他问题，请随时提问。