attn_loss /= len(adv_attn)
时间: 2024-05-31 15:11:00 浏览: 7
这行代码的作用是将注意力损失除以对抗样本中注意力头的数量,得到平均注意力损失。注意力头是指在多头自注意力机制中,将输入的向量分成不同的头,在每个头上进行注意力计算。平均注意力损失可以用来评估对抗样本的成功程度,因为对抗样本中的注意力头应该与原始样本中的注意力头数量一致,如果对抗样本的注意力头数量不同,说明对抗攻击可能会影响注意力机制的有效性。
相关问题
attn_model = 'dot' # attn_model = 'general' # attn_model = 'concat'
这段代码是为 `attn_model` 变量设置了一个字符串值。根据给定的注释,它可以是 `'dot'`、`'general'` 或 `'concat'` 中的一个。
这些字符串值代表了注意力机制(attention mechanism)的不同类型,常用于序列到序列(sequence-to-sequence)模型中。注意力机制用于在每个时间步选择输入序列中的哪些部分需要被模型关注和处理。
这里是对每种类型的简要解释:
- `'dot'`:简单的点积注意力机制,通过计算查询向量和键向量之间的点积来评估注意力权重。
- `'general'`:使用额外的线性层将查询向量和键向量映射到相同的空间维度,然后计算它们之间的点积来评估注意力权重。
- `'concat'`:将查询向量和键向量连接在一起,然后通过一个线性层将其映射到一个新的空间,最后计算注意力权重。
根据您的需要,您可以选择其中一种注意力机制,并将其赋值给 `attn_model` 变量。例如:
```python
attn_model = 'dot'
# or
attn_model = 'general'
# or
attn_model = 'concat'
```
这样,您就可以根据选择的注意力机制类型在后续代码中使用 `attn_model` 变量。
import tensorflow as tf class BaseAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs) self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.add = tf.keras.layers.Add() class CrossAttention(BaseAttention): def call(self, x, context): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, key=context, value=context, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores class GlobalSelfAttention(BaseAttention): def call(self, x): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, value=x, key=x, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores
这段代码定义了两个自注意力机制的子类:`CrossAttention` 和 `GlobalSelfAttention`。这两个子类都继承了一个基础的注意力层 `BaseAttention`。
`BaseAttention` 类中定义了注意力层的基本结构。它包含了一个多头注意力层(`MultiHeadAttention`),一个层归一化层(`LayerNormalization`)和一个加法层(`Add`)。其中,多头注意力层用于计算注意力权重和上下文向量,层归一化层用于规范化输入向量,加法层用于将输入向量与上下文向量相加。
`CrossAttention` 类是 `BaseAttention` 的子类,在其基础上增加了一个 `call()` 方法。该方法用于执行跨注意力操作,接收两个输入张量 `x` 和 `context`,并使用多头注意力层计算 `x` 相对于 `context` 的注意力权重和上下文向量。然后,通过加法层和层归一化层将输入向量和上下文向量相加,并返回结果。
`GlobalSelfAttention` 类也是 `BaseAttention` 的子类,它实现了全局自注意力操作。在 `call()` 方法中,它接收一个输入张量 `x`,并使用多头注意力层计算 `x` 自身的注意力权重和上下文向量。然后,通过加法层和层归一化层将输入向量和上下文向量相加,并返回结果。
这段代码使用了 TensorFlow 框架的 `tf.keras.layers` 模块来定义注意力层的结构。你可以根据自己的需求进一步使用这些类来构建注意力机制的模型。请注意,这只是代码片段的一部分,可能还需要根据具体的模型和任务进行适当的修改和调整。
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