``` p_attn = F.softmax(scores, dim = -1) ```

这段代码是在使用PyTorch（F是其内置的函数库）对注意力机制进行操作，具体来说是在执行softmax函数。以下是代码的逐行解释：

1. `p_attn`：这是一个变量名，表示“概率注意力”，它将被用来存储softmax函数的结果，即注意力分配的概率分布。

2. `scores`：这是另一个变量，通常在注意力机制中，它是一个二维张量（或数组），包含了不同注意力头（或元素）之间的得分或相似度分数。

3. `F.softmax(scores, dim = -1)`：这是PyTorch中的`softmax`函数调用。`softmax`函数用于将输入的每个元素转换为其概率值，使得所有元素之和为1。其中参数`dim = -1`表示沿着最后一个维度（默认是最长的维度）应用softmax，因为在注意力机制中，通常最后一维表示不同的元素或位置。所以，`scores`矩阵的每一行代表一个位置的注意力分布概率。这样，`p_attn`就得到了一个注意力权重分布，用于加权每个位置对整个序列的重要性。

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class MHAlayer(nn.Module): def __init__(self, n_heads, cat, input_dim, hidden_dim, attn_dropout=0.1, dropout=0): super(MHAlayer, self).__init__() self.n_heads = n_heads self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.head_dim = self.hidden_dim / self.n_heads self.dropout = nn.Dropout(attn_dropout) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm = 1 / math.sqrt(self.head_dim) self.w = nn.Linear(input_dim * cat, hidden_dim, bias=False) self.k = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.v = nn.Linear(input_dim, hidden_dim, bias=False) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim, bias=False) def forward(self, state_t, context, mask): ''' :param state_t: (batch_size,1,input_dim*3(GATembeding,fist_node,end_node)) :param context: （batch_size,n_nodes,input_dim） :param mask: selected nodes (batch_size,n_nodes) :return: ''' batch_size, n_nodes, input_dim = context.size() Q = self.w(state_t).view(batch_size, 1, self.n_heads, -1) K = self.k(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) V = self.v(context).view(batch_size, n_nodes, self.n_heads, -1) Q, K, V = Q.transpose(1, 2), K.transpose(1, 2), V.transpose(1, 2) compatibility = self.norm * torch.matmul(Q, K.transpose(2, 3)) compatibility = compatibility.squeeze(2) mask = mask.unsqueeze(1).expand_as(compatibility) u_i = compatibility.masked_fill(mask.bool(), float("-inf")) scores = F.softmax(u_i, dim=-1) scores = scores.unsqueeze(2) out_put = torch.matmul(scores, V) out_put = out_put.squeeze(2).view(batch_size, self.hidden_dim) out_put = self.fc(out_put) return out_put

这是一个PyTorch的神经网络模型定义，其中定义了一个叫做MHAlayer的模块。这个模块实现了Multi-Head Attention机制，用于文本序列处理中的Attention机制。具体来说，这个模块输入了三个张量：state_t，context和mask，其中state_t是一个(batch_size,1,input_dim*3)的张量，context是一个(batch_size,n_nodes,input_dim)的张量，mask是一个(batch_size,n_nodes)的张量，表示需要进行Attention的节点。在模块中，首先用线性层将state_t和context分别映射到hidden_dim维的向量，并将输入的维度变为(batch_size, n_heads, hidden_dim)，然后计算查询向量Q，键向量K和值向量V，并将它们都分成n_heads份。接下来，计算对应的Attention得分compatibility，并根据mask将需要Attention的节点的得分设置为负无穷。然后对得分进行softmax归一化，并加权求和得到Attention的输出。最后再通过一个线性层转换维度，并返回输出。

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.Linear(hidden_size, 1, bias=False) def forward(self, hidden, encoder_outputs): max_len = encoder_outputs.size(1) repeated_hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, max_len, 1) energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((repeated_hidden, encoder_outputs), dim=2))) attention_scores = self.v(energy).squeeze(2) attention_weights = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=1) context_vector = (encoder_outputs * attention_weights.unsqueeze(2)).sum(dim=1) return context_vector, attention_weights

这是一个实现注意力机制的PyTorch模型类。以下是该类的详细解释：

- `Attention` 类继承自 `nn.Module`，这是创建PyTorch模型的基类。
- `__init__` 方法初始化注意力模型，并接收一个 `hidden_size` 参数，表示隐藏层的大小。
- 在 `__init__` 方法中，首先调用父类的构造函数，然后初始化 `self.hidden_size`。
- `self.attn` 是一个线性层，将输入的维度从 `hidden_size * 2` 转换为 `hidden_size`。
- `self.v` 是另一个线性层，将输入的维度从 `hidden_size` 转换为 1，没有偏置项（bias=False）。
- `forward` 方法定义了前向传播的逻辑，接收两个输入：`hidden` 和 `encoder_outputs`。
- 在前向传播中，首先计算 `encoder_outputs` 的最大长度 `max_len`。
- 然后将 `hidden` 进行扩展，使其维度与 `encoder_outputs` 相同，并重复 `max_len` 次，得到 `repeated_hidden`。
- 通过将 `repeated_hidden` 和 `encoder_outputs` 连接起来，并经过线性层和激活函数（tanh），计算出注意力能量（energy）。
- 注意力能量经过线性层 `self.v` 和softmax函数，得到注意力权重（attention_weights）。
- 最后，通过将 `encoder_outputs` 和注意力权重相乘，并在维度1上求和，得到上下文向量（context_vector）。
- 返回上下文向量和注意力权重。

这个模型用于计算一个上下文向量，该向量是根据输入的隐藏状态（hidden）和编码器输出（encoder_outputs）计算出的。注意力机制用于给编码器输出的每个位置分配一个权重，然后将加权和作为上下文向量返回。