Attention pytorch代码
时间: 2023-07-19 20:54:21 浏览: 43
以下是一个简单的 Attention 实现的 PyTorch 代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, hidden_size)
self.v = nn.Parameter(torch.rand(hidden_size))
self.v.requires_grad = True
def forward(self, encoder_outputs, hidden):
max_len = encoder_outputs.size(0)
batch_size = encoder_outputs.size(1)
# 将 hidden 维度从 (1, batch_size, hidden_size) 转换为 (batch_size, hidden_size)
hidden = hidden.squeeze(0)
# 将 hidden 重复 max_len 次,以便与 encoder_outputs 拼接
hidden = hidden.repeat(max_len, 1, 1)
# 将 encoder_outputs 和 hidden 拼接
encoder_outputs = encoder_outputs.permute(1, 0, 2)
attn_weights = self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim=2))
attn_weights = torch.softmax(torch.tanh(attn_weights), dim=1)
# 计算 context 向量
attn_weights = attn_weights.permute(0, 2, 1)
context = torch.bmm(attn_weights, encoder_outputs)
context = context.permute(1, 0, 2)
return context, attn_weights
```
这个 Attention 模型接受 encoder_outputs 和 hidden 作为输入,返回 context 向量和 attention 权重。其中 encoder_outputs 是编码器的输出,其维度为 (max_len, batch_size, hidden_size),hidden 是解码器的隐藏状态,其维度为 (1, batch_size, hidden_size)。在 forward 方法中,首先将 hidden 的维度从 (1, batch_size, hidden_size) 转换为 (batch_size, hidden_size),然后将其重复 max_len 次,以便与 encoder_outputs 拼接。接着,将 encoder_outputs 和 hidden 拼接,经过一个线性层和 tanh 激活函数后,得到 attention 权重。最后,根据 attention 权重计算 context 向量,并将其返回。