class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

这是一个实现了注意力机制的神经网络模块，主要用于处理输入序列中不同位置之间的关系。其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop表示输出结果的dropout率，with_qkv表示是否需要对输入进行线性变换。

在实现中，首先根据输入的维度和头数计算每个头的维度head_dim，然后根据缩放因子scale对查询、键、值进行线性变换，得到每个头的查询、键、值向量。如果with_qkv为True，则需要对输入进行线性变换得到查询、键、值向量；否则直接使用输入作为查询、键、值向量。

接着，计算注意力分数，即将查询向量和键向量点乘并除以缩放因子scale，然后通过softmax函数得到注意力权重。将注意力权重与值向量相乘并进行加权平均，得到最终的输出结果。

另外，为了考虑不同位置之间的关系，在实现中还引入了相对位置编码。具体来说，通过计算每个位置之间的相对距离，得到一个相对位置编码矩阵，然后将其转化为一个参数relative_position_bias_table，并通过注册buffer的方式保存在模块中。在计算注意力分数时，将查询向量和键向量的相对位置编码相加，从而考虑不同位置之间的相对关系。

相关问题

class BearingFaultDetectionModel(nn.Module): def __init__(self): super(BearingFaultDetectionModel, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=10, num_heads=1) # 注意力层 self.dense = nn.Linear(10, 1) # 输出层，预测轴承是否存在故障 def forward(self, inputs): attention_outputs, _ = self.attention(inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2), inputs.permute(1, 0, 2)) # 计算注意力权重 attention_outputs = attention_outputs.permute(1, 0, 2) weighted_inputs = attention_outputs * inputs # 使用注意力权重进行加权 output = self.dense(weighted_inputs) # 输出层 return output

这是一个用于轴承故障检测的模型。它包含一个注意力层和一个输出层。

在`__init__`方法中，我们首先调用`super()`来继承父类`nn.Module`的属性和方法。然后，我们定义了一个`nn.MultiheadAttention`层作为注意力层，其中`embed_dim=10`表示输入特征的维度为10，`num_heads=1`表示只使用一个注意力头。接下来，我们定义了一个线性层`nn.Linear(10, 1)`作为输出层，用于预测轴承是否存在故障。

在`forward`方法中，我们首先通过调用注意力层`self.attention`计算输入特征的注意力权重。然后，对注意力权重和输入特征进行维度转换，并将它们相乘得到加权的输入特征`weighted_inputs`。最后，将加权的输入特征传递给输出层`self.dense`进行预测，得到输出结果。

这个模型的目标是通过引入注意力机制，对轴承故障进行检测并进行预测。注意力机制可以帮助模型更好地关注轴承特征中的重要信息，并根据注意力权重进行加权处理，进而提高检测和预测的准确性。

import torchimport torch.nn as nnclass MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.num_heads = num_heads self.d_model = d_model assert d_model % self.num_heads == 0 self.depth = d_model // self.num_heads self.Wq = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wk = nn.Linear(d_model, d_model) self.Wv = nn.Linear(d_model, d_model) self.fc = nn.Linear(d_model, d_model) def scaled_dot_product_attention(self, Q, K, V, mask=None): d_k = Q.size(-1) scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(d_k, dtype=torch.float32)) if mask is not None: scores = scores.masked_fill(mask == 0, -1e9) attention = torch.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(attention, V) return output, attention def split_heads(self, x, batch_size): x = x.view(batch_size, -1, self.num_heads, self.depth) return x.permute(0, 2, 1, 3) def forward(self, Q, K, V, mask=None): batch_size = Q.size(0) Q = self.Wq(Q) K = self.Wk(K) V = self.Wv(V) Q = self.split_heads(Q, batch_size) K = self.split_heads(K, batch_size) V = self.split_heads(V, batch_size) scaled_attention, attention = self.scaled_dot_product_attention(Q, K, V, mask) scaled_attention = scaled_attention.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() scaled_attention = scaled_attention.view(batch_size, -1, self.d_model) output = self.fc(scaled_attention) return output, attention

上述代码是一个用PyTorch实现的多头注意力机制（Multi-Head Attention）的模块，该模块可以被用来构建神经网络模型。它的参数有：

- d_model：表示输入向量的维度，也就是embedding的维度。
- num_heads：表示attention头的数量。

输入的维度是：

- Q, K, V：三个输入张量的维度都为 [batch_size, seq_length, d_model]，其中batch_size代表batch的大小，seq_length代表输入序列的长度，d_model代表输入向量的维度。
- mask：一个shape为[batch_size, 1, seq_length, seq_length]的张量，用于掩盖无效的位置，使得在计算注意力矩阵时，注意力矩阵中无效位置对应的权重为0。如果没有无效位置，则可以设置为None。