attention lstm 代码
时间: 2023-07-20 13:02:12 浏览: 69
Attention LSTM 是一种用于序列模型的变种,通过引入注意力机制来增强模型在处理序列信息时的表达能力。下面是 Attention LSTM 的代码实现。
首先,我们导入相关的库:
```python
import torch
import torch.nn as nn
```
接下来,定义 Attention LSTM 模型类:
```python
class AttentionLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(AttentionLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1)
def forward(self, input):
batch_size = input.size(0)
seq_len = input.size(1)
lstm_out, _ = self.lstm(input)
lstm_out = lstm_out.view(batch_size * seq_len, -1)
attention_weights = self.attention(lstm_out).view(batch_size, seq_len, 1)
attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)
weighted_lstm_out = lstm_out.view(batch_size, seq_len, -1) * attention_weights
lstm_output = torch.sum(weighted_lstm_out, dim=1)
output = self.fc(lstm_output)
return output
```
在模型的初始化方法中,我们定义了 LSTM 模型、全连接层以及注意力层。在前向传播方法中,我们首先通过 LSTM 层获取序列的隐藏状态,然后使用注意力层计算每个时间步的权重,再结合权重对隐藏状态进行加权求和,最后通过全连接层进行分类。
以上就是 Attention LSTM 的简单实现,通过引入注意力机制,模型可以更好地对序列信息进行建模和表达。
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