class Attention(torch.nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features): super(Attention, self).__init__() self.lin1 = torch.nn.Linear(in_features, out_features) self.lin2 = torch.nn.Linear(out_features, 1) def forward(self, x): x = F.relu(self.lin1(x)) x = self.lin2(x) return torch.softmax(x, dim=0).view(-1, 1)这段代码是什么样的注意力机制的代码
时间: 2023-06-13 18:06:48 浏览: 204
这段代码实现的是一种简单的注意力机制,又称为全局注意力。它的输入是一个张量x,经过两层全连接层后输出一个标量,再经过softmax函数将其转换为注意力分布。这个注意力分布可以应用于输入张量的每个元素,以加权其重要性。具体来说,对于输入张量x,注意力分布的大小与x的每个元素相关,大的元素对应的注意力分布大,小的元素对应的注意力分布小。最终,输出是加权平均值,即x的每个元素乘以对应的注意力分布,再求和。
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class Positional_GAT(torch.nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, n_heads, location_embedding_dim, filters_1, filters_2, dropout): super(Positional_GAT, self).__init__() self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.n_heads = n_heads self.filters_1 = filters_1 self.filters_2 = filters_2 self.dropout = dropout self.location_embedding_dim = location_embedding_dim self.setup_layers() def setup_layers(self): self.GAT_1 = GATConv(in_channels=self.in_channels,out_channels=self.filters_1, heads=self.n_heads, dropout=0.1) self.GAT_2 = GATConv(in_channels=self.filters_1 * self.n_heads + self.location_embedding_dim, out_channels=self.out_channels, heads=self.n_heads, dropout=0.1, concat=False) def forward(self, edge_indices, features, location_embedding): features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_1(features, edge_indices) features = torch.nn.functional.relu(features) features = torch.nn.functional.dropout(features, p=self.dropout, training=self.training) features = torch.cat((features, location_embedding), dim=-1) features = self.GAT_2(features, edge_indices) return features
这段代码实现了一个名为Positional_GAT的模型,它基于GAT(Graph Attention Network)模型,并添加了位置嵌入(location embedding)来考虑节点在图中的位置信息。具体来说,该模型包含一个GATConv层(表示第一层GAT),它将输入的特征向量(features)和边的索引(edge_indices)作为输入,并输出一个新的特征向量。第二层GATConv层将第一层的输出、位置嵌入和边的索引作为输入,并输出最终的特征向量。在模型的前向传播过程中,将输入的特征向量和位置嵌入在最开始的时候拼接在一起,然后经过第一层GATConv层进行处理,接着经过ReLU激活函数和dropout层。最后再次将特征向量和位置嵌入拼接在一起,经过第二层GATConv层得到输出结果。整个模型可以用于图分类、节点分类等任务。
请补全以下代码:class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重(Alignment Weight) self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()
class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)
def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h
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