注意力特征融合的相关代码实现

注意力机制在深度学习中是一种关键组件，特别是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。它允许模型聚焦于输入的不同部分，称为“注意力”。在代码实现上，比如Transformer模型中的自注意力机制，可以大致通过以下步骤表示：

import torch
from torch import nn

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.head_dim = d_model // num_heads
        self.query_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)

    def forward(self, query, key, value, mask=None):
        # 分解查询、键和值
        query_heads = self.query_linear(query).view(-1, self.num_heads, self.head_dim)
        key_heads = self.key_linear(key).view(-1, self.num_heads, self.head_dim)
        value_heads = self.value_linear(value).view(-1, self.num_heads, self.head_dim)

        # 计算注意力分数并应用softmax
        attention_scores = torch.matmul(query_heads, key_heads.transpose(1, 2)) / math.sqrt(self.head_dim)
        if mask is not None:
            attention_scores = attention_scores.masked_fill(mask == 0, -float('inf'))
        attention_probs = nn.functional.softmax(attention_scores, dim=-1)

        # 应用dropout然后做点积
        context_heads = torch.matmul(attention_probs, value_heads)
        context = context_heads.contiguous().view(-1, self.d_model)

        # 最后的线性层合并头部结果
        return self.dropout(nn.Linear(self.d_model, self.d_model)(context))

这只是一个简化版的例子，实际实现可能会更复杂，包括masking、残差连接等细节。如果你想要了解特定框架（如PyTorch或TensorFlow）的详细实现，可以查阅相应的官方文档或在线教程。