自注意力机制tensorflow 代码

自注意力机制（Self-Attention）是一种用于处理序列数据的机制，它能够在序列中的每个位置上计算出该位置与其他位置之间的关联程度，从而更好地捕捉序列中的上下文信息。自注意力机制最早应用于机器翻译任务中，并在Transformer模型中得到了广泛应用。

以下是使用TensorFlow实现自注意力机制的代码示例：

import tensorflow as tf

class SelfAttention(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.Wq = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.Wk = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.Wv = tf.keras.layers.Dense(units)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(units)

    def call(self, inputs):
        q = self.Wq(inputs)
        k = self.Wk(inputs)
        v = self.Wv(inputs)

        attention_weights = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        attention_weights = tf.nn.softmax(attention_weights, axis=-1)

        output = tf.matmul(attention_weights, v)
        output = self.dense(output)

        return output

# 使用自注意力机制
inputs = tf.random.normal([32, 10, 64])  # 输入数据维度为[batch_size, sequence_length, embedding_dim]
attention_layer = SelfAttention(units=64)
outputs = attention_layer(inputs)

以上代码定义了一个名为`SelfAttention`的自注意力层，其中`units`参数表示注意力机制中的隐藏单元数。在`call`方法中，首先通过三个全连接层分别计算出查询（q）、键（k）和值（v）的表示。然后，通过计算查询和键的点积得到注意力权重，再将注意力权重与值相乘得到最终的输出。最后，通过一个全连接层对输出进行线性变换。