最原始的注意力机制代码pytorch
时间: 2023-09-08 20:01:28 浏览: 64
以下是一个使用PyTorch实现最原始的注意力机制代码的示例:
```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.att_weights = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.att_bias = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
self.tanh = nn.Tanh()
nn.init.xavier_uniform_(self.att_weights) # 初始化参数
nn.init.zeros_(self.att_bias)
def forward(self, encoder_output):
# 计算注意力权重
att_scores = self.tanh(torch.matmul(encoder_output, self.att_weights) + self.att_bias)
att_weights = self.softmax(torch.bmm(att_scores, encoder_output.transpose(1, 2)))
# 根据注意力权重对编码器输出进行加权求和
context = torch.bmm(att_weights, encoder_output)
return context, att_weights
```
这段代码定义了一个名为Attention的类,它是一个继承自nn.Module的PyTorch模型。在初始化函数中,我们首先定义了注意力机制的参数,其中包括权重和偏置。然后初始化参数的值。forward函数定义了从输入到输出的前向传播过程。
在forward函数中,我们首先通过矩阵乘法计算注意力权重得分,然后使用tanh激活函数进行非线性变换。接下来,通过Softmax函数将得分转化为注意力权重。最后,使用注意力权重将编码器输出进行加权求和,并返回加权求和结果以及注意力权重。
这段代码是一个最原始的注意力机制实现,可能不够完整和复杂,但可以作为一个基础的参考。注意力机制的具体实现方式可能会因应用场景的不同而有所变化。