pytorch LSTM+多头注意力机制
时间: 2023-07-06 09:34:57 浏览: 146
在PyTorch中,将多头注意力机制应用于LSTM模型,可以增强模型的表达能力,提高模型的性能。多头注意力机制是指在注意力计算中使用多个不同的注意力头,每个头可以关注输入序列中的不同部分。
以下是一个实现LSTM+多头注意力机制的PyTorch模型代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class MultiHeadAttentionLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_heads, dropout):
super(MultiHeadAttentionLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.num_heads = num_heads
self.head_size = hidden_size // num_heads
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, num_heads)
self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
# 计算多头注意力
query = self.fc1(out)
key = self.fc2(out)
value = self.fc3(out)
query = query.view(query.size(0), -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)
key = key.view(key.size(0), -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)
value = value.view(value.size(0), -1, self.num_heads, self.head_size).transpose(1, 2)
attn_weights = F.softmax(torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / (self.head_size ** 0.5), dim=-1)
attn_weights = self.dropout(attn_weights)
out = torch.matmul(attn_weights, value).transpose(1, 2).contiguous().view(out.size(0), -1, self.hidden_size)
return out[:, -1, :]
```
在这个模型中,除了LSTM层之外,还有三个全连接层,分别用于计算query、key、value。这三个全连接层的输出都是一个形状为[batch_size, seq_len, num_heads, head_size]的张量。然后,将query、key、value分别通过transpose函数交换维度,得到形状为[batch_size, num_heads, seq_len, head_size]的张量。接着,使用torch.matmul函数计算query和key的点积,除以一个数值常量(即head_size的平方根),并使用softmax函数进行归一化,得到注意力权重。最后,将注意力权重和value相乘,并使用transpose和contiguous函数重新调整形状,得到形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]的张量。
这个模型可以用于处理各种序列数据,例如自然语言处理中的文本分类、情感分析等任务。
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