举例在LSTM后加入attention, keras
时间: 2023-06-27 08:07:25 浏览: 230
好的,以下是在 LSTM 后加入 attention 的 Keras 代码示例:
```python
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention
from keras.models import Model
# 定义输入层
inputs = Input(shape=(max_len, input_dim))
# 定义 LSTM 层
lstm = LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True)(inputs)
# 定义 attention 层
attention = Attention()([lstm, lstm])
# 定义输出层
output = Dense(output_dim, activation='softmax')(attention)
# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
```
在上述代码中,我们先定义了一个输入层,接着定义了一个 LSTM 层,并将其输出作为 attention 层的输入。最后,我们将 attention 层的输出传给一个全连接层进行分类等任务。这里需要注意的是,我们使用 `Attention()` 这个类来实现 attention 机制,其默认使用 dot 方式计算 attention 分数。如果需要更改计算方式,可以通过传入参数来进行设置。
相关问题
python中在LSTM层中添加attention层的运用代码举例
以下是在LSTM层中添加Attention层的示例代码:
```python
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, Dropout, Embedding, Bidirectional, Concatenate, Dot, Activation, Lambda
from keras.models import Model
import keras.backend as K
# Define input shape
inputs = Input(shape=(max_len,), dtype='int32')
# Define embedding layer
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len, weights=[embedding_matrix], trainable=False)(inputs)
# Define bidirectional LSTM layer
lstm_layer = Bidirectional(LSTM(units=hidden_size, return_sequences=True))(embedding_layer)
# Define Attention layer
attention = Dense(1, activation='tanh')(lstm_layer)
attention = Activation('softmax')(attention)
attention = Lambda(lambda x: K.mean(x * lstm_layer, axis=1))(attention)
# Concatenate LSTM and Attention layer
concat = Concatenate(axis=1)([lstm_layer, attention])
# Define dense output layer
outputs = Dense(units=output_size, activation='softmax')(concat)
# Define model
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
```
在上述代码中,我们使用了Keras深度学习框架,通过`Input()`函数定义输入层,然后使用`Embedding()`函数添加嵌入层,再使用`Bidirectional()`函数添加双向LSTM层。
接下来,我们定义了一个全连接层来计算Attention权重,使用`Lambda()`函数计算加权平均,最后使用`Concatenate()`函数将LSTM层和Attention层进行连接。
最后,我们使用`Dense()`函数添加输出层,并通过`Model()`函数定义模型。
对单一时序输入对时序和维都做attention举例,keras
好的,以下是一个简单的示例代码,使用Keras实现单向的时序attention模型:
```python
from keras.layers import Input, Dense, LSTM, concatenate, Dot
from keras.models import Model
import numpy as np
# 定义输入层
input_seq = Input(shape=(None, 10)) # 时序输入
input_vec = Input(shape=(20,)) # 维度输入
# 定义LSTM层
lstm_output = LSTM(units=64, return_sequences=True)(input_seq) # 返回每个时刻的输出
# 定义attention层
score = Dot(axes=[2, 1])([lstm_output, input_vec]) # 计算注意力分数
attention_weights = Dense(units=1, activation='softmax')(score) # 计算注意力权重
context_vector = Dot(axes=[1, 1])([lstm_output, attention_weights]) # 计算上下文向量
# 定义输出层
output = concatenate([context_vector, input_vec])
output = Dense(units=32, activation='relu')(output)
output = Dense(units=1, activation='sigmoid')(output)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input_seq, input_vec], outputs=output)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 生成随机数据
X_seq = np.random.rand(10, 5, 10) # 10个时刻,每个时刻5个序列,每个序列10维
X_vec = np.random.rand(10, 20) # 10个向量,每个向量20维
Y = np.random.randint(2, size=(10, 1)) # 10个二分类标签
# 训练模型
model.fit([X_seq, X_vec], Y, epochs=10, batch_size=32)
```
在这个示例中,我们定义了一个包含输入层、LSTM层、attention层和输出层的模型。其中,输入层包含两个输入,分别是时序输入和维度输入。LSTM层接收时序输入,并返回每个时刻的输出。attention层计算每个时刻的注意力分数,并计算加权后的上下文向量。输出层将上下文向量和维度输入拼接起来,最终输出一个二分类结果。
需要注意的是,在这个示例中,我们使用了Keras的函数式API来构建模型。同时,我们使用了Dot和Dense层来实现attention机制。具体来说,我们使用Dot层计算了每个时刻的注意力分数,并使用Dense层计算了每个时刻的注意力权重。最后,我们又使用Dot层计算了加权后的上下文向量。
当然,这只是一个简单的示例,实际中的attention模型可能会更加复杂。但是,这个示例可以帮助你了解如何在Keras中实现单向的时序attention模型。
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