双向注意力机制(Bidirectional Attention)python实现代码
时间: 2023-12-23 13:28:07 浏览: 88
双向注意力机制(Bidirectional Attention)是一种注意力机制的变体,它可以同时考虑源语言和目标语言之间的关系。下面是一个使用Python实现双向注意力机制的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BidirectionalAttention(nn.Module):
def __init__(self, input_size):
super(BidirectionalAttention, self).__init__()
self.W = nn.Linear(input_size, input_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, source, target):
# 计算源语言的注意力权重
source_weights = self.softmax(self.W(source))
# 计算目标语言的注意力权重
target_weights = self.softmax(self.W(target))
# 计算源语言对目标语言的注意力
source_attention = torch.bmm(source_weights, target.transpose(1, 2))
# 计算目标语言对源语言的注意力
target_attention = torch.bmm(target_weights, source.transpose(1, 2))
return source_attention, target_attention
```
这段代码定义了一个名为`BidirectionalAttention`的双向注意力模型。在`forward`方法中,它接受源语言和目标语言的输入,并计算出源语言对目标语言的注意力权重和目标语言对源语言的注意力权重。