attention中的权重怎么求的

在自然语言处理中，attention中的权重是通过计算每个输入单词与输出单词之间的相似度来得到的，通常使用点积或者双线性函数进行计算。然后将这些相似度进行归一化处理，得到每个输入单词对于输出单词的权重，最后将输入单词的表示向量按照这些权重进行加权求和，得到输出单词的表示向量。

相关问题

attention 权重如何输出

### 回答1：
在深度学习中，我们通常使用注意力机制（Attention Mechanism）来获取输入中不同部分的相关性，并生成对应的权重。在输出注意力权重时，通常会使用 Softmax 函数，将输入的注意力分布转换为一个概率分布。

具体来说，假设我们有一个注意力分布向量 $a$，其中 $a_i$ 表示第 $i$ 个输入的注意力权重，那么 Softmax 函数的输出可以表示为：

$$
softmax(a)_i = \frac{e^{a_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{a_j}}
$$

其中 $n$ 表示输入的数量。这样输出的注意力权重就满足以下条件：

1. 所有的注意力权重都是非负的；
2. 所有的注意力权重之和等于 1。

这样就可以保证输出的注意力权重可以被解释为输入中各部分的重要性或者关注度。

### 回答2：
在计算机视觉和自然语言处理领域，注意力机制（attention）被广泛应用于模型的训练和推理过程中。注意力机制有助于模型关注输入数据的不同部分，以便更好地完成特定任务。

在使用注意力机制时，首先需要计算输入数据中各个元素的权重。通常情况下，这一权重是通过计算输入数据元素与某个特定条件的关联度来确定的。具体来说，可以使用一些方法，例如点积注意力、加性注意力和多头注意力等，来计算输入数据的权重。这些方法可以根据不同的任务和数据的特点选择使用。

点积注意力是一种常见的注意力机制，其计算方式是通过对输入数据和查询条件进行点积操作来获取权重。加性注意力则是通过将输入数据和查询条件映射到同一隐藏空间，然后通过对它们进行加和操作来计算权重。多头注意力是将输入数据和查询条件分别映射到不同的隐藏空间，并通过对它们进行加和操作来计算多个权重。

计算得到输入数据的权重后，可以将其与对应的输入数据相乘，从而得到加权后的输入。这样，模型可以更加关注输入数据中与任务相关的部分，并在下一步骤中使用这些加权后的输入进行后续操作。

总之，注意力机制通常通过计算输入数据的权重来输出注意力权重。具体的计算方法可以根据任务和数据的不同而选择，常见的方法包括点积注意力、加性注意力和多头注意力等。注意力权重可以帮助模型更好地关注输入数据的不同部分，以便在特定任务中获得更好的性能。

如何保存attention map的权重

您可以使用 PyTorch 中的 `register_forward_hook` 方法来保存 attention map 的权重。这个方法可以在模型的前向传递过程中注册一个函数，用于在每个层的输出上执行自定义操作。在这个函数中，您可以获取 attention map 的权重，并将其保存到文件中以供后续使用。