sequential中加入attention层

在使用sequential构建神经网络时，可以通过添加keras.layers.Attention层来实现注意力机制。例如：

from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Embedding, LSTM, Attention
from tensorflow.keras.models import Model, Sequential

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True))
model.add(Attention())
model.add(Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们在LSTM层后面添加了Attention层，并且在Dense层前面使用了softmax激活函数，完成了一个简单的带有注意力机制的序列分类模型。

相关问题

model=Sequential()中加入attention

在使用Keras构建神经网络时，可以通过在Sequential模型中添加Attention层来实现注意力机制。

首先，需要导入相关的库：

from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Activation, Masking
from keras.models import Model
from keras import backend as K

接下来，创建一个Attention层的类：

class AttentionLayer(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super(AttentionLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        self.W = self.add_weight(name='att_weight', shape=(input_shape[-1], 1), initializer='normal')
        self.b = self.add_weight(name='att_bias', shape=(input_shape[1], 1), initializer='zeros')        
        super(AttentionLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        e = K.tanh(K.dot(x, self.W) + self.b)
        a = K.softmax(e, axis=1)
        output = x * a
        return K.sum(output, axis=1)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], input_shape[-1])

该类继承自Keras的Layer类，重写了build和call方法。在build方法中初始化权重矩阵W和偏置向量b，利用Keras的add_weight方法实现。在call方法中，计算出每个时间步的注意力权重a，对输入进行加权求和并返回。

最后，在Sequential模型中加入Attention层：

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(20, 100), return_sequences=True))
model.add(AttentionLayer())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

这里以LSTM作为示例，先在LSTM层后加入Attention层，再通过Dense层输出结果。注意，Attention层需要在return_sequences=True时使用。

写一个CNN中加入tf.keras.layers.Attention层的代码

以下是使用tf.keras.layers.Attention层的CNN代码示例：

import tensorflow as tf

# 定义CNN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

# 定义Attention层
class Attention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(Attention, self).__init__()
        self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.V = tf.keras.layers.Dense(1)

    def call(self, features, hidden):
        hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(hidden, 1)
        score = tf.nn.tanh(self.W1(features) + self.W2(hidden_with_time_axis))
        attention_weights = tf.nn.softmax(self.V(score), axis=1)
        context_vector = attention_weights * features
        context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
        return context_vector, attention_weights

# 将Attention层添加到CNN模型中
units = 64
attention_layer = Attention(units)
attention_result, attention_weights = attention_layer(model.output)

# 定义新的输出层
output = tf.keras.layers.Dense(10)(attention_result)

# 定义新的模型
model = tf.keras.Model(inputs=model.input, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

这个CNN模型包含了两个卷积层、两个池化层、一个全连接层、一个Dropout层和一个输出层。在模型的输出层之前，我们添加了一个Attention层，用于对CNN特征图进行加权平均，以提高模型的性能。注意，我们使用了tf.expand_dims函数将隐藏状态的维度扩展到2维，以便与特征图进行加权平均。