自注意力机制代码python

以下是一个简单的自注意力机制的代码示例，使用Python和PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        
        self.query = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        
        self.softmax = nn.Softmax(dim=2)
        
    def forward(self, x):
        query = self.query(x)
        key = self.key(x)
        value = self.value(x)
        
        scores = torch.bmm(query, key.transpose(1, 2))
        attention_weights = self.softmax(scores)
        
        attended_values = torch.bmm(attention_weights, value)
        
        return attended_values

# 示例用法
input_dim = 512  # 输入维度
hidden_dim = 128  # 隐藏层维度

batch_size = 10
seq_len = 20

input_data = torch.randn(batch_size, seq_len, input_dim)

self_attention = SelfAttention(input_dim, hidden_dim)
output = self_attention(input_data)

print(output.shape)  # 输出形状为 [batch_size, seq_len, hidden_dim]

这段代码实现了一个简单的自注意力机制。该模型将输入 x 分别映射到查询（query）、键（key）和值（value）空间，并计算查询与键之间的相似度得分。然后，使用 Softmax 函数将得分归一化为注意力权重，并将注意力权重应用于值以获得最终的注意力值。最后，返回注意力值作为输出。

请注意，这只是一个简化的示例，实际上可能需要进行更多的计算和参数调整，以适应特定的任务和数据集。