self.attention()代码示例
时间: 2023-06-22 08:16:08 浏览: 52
以下是在模型中调用`SelfAttention`类实现自注意力机制的代码示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(input_dim, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
self.attention1 = SelfAttention(256)
self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=3, padding=1)
self.attention2 = SelfAttention(512)
self.conv5 = nn.Conv2d(512, 1024, kernel_size=3, padding=1)
self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc = nn.Linear(1024, 10)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.conv1(x))
x = self.pool(x)
x = torch.relu(self.conv2(x))
x = self.pool(x)
x = torch.relu(self.conv3(x))
x = self.attention1(x)
x = torch.relu(self.conv4(x))
x = self.attention2(x)
x = torch.relu(self.conv5(x))
x = self.pool(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`MyModel`的模型类,它包含了卷积层、自注意力机制层和全连接层。在`__init__`函数中,我们实例化了`SelfAttention`类,并定义了多个卷积层和全连接层。在`forward`函数中,我们首先对输入张量进行卷积和池化操作,然后通过自注意力机制层进行注意力计算,最后再进行卷积和池化操作。最后,我们将输出张量展平并通过全连接层得到最终的分类结果。
其中,`self.attention1`和`self.attention2`分别是两个自注意力机制层,用于计算输入张量在通道维度上的注意力权重。注意,在模型中使用自注意力机制时,我们需要将注意力层插入到卷积层之间,以便在卷积操作前后进行注意力计算。