nn.Sequential里怎么调用注意力机制
时间: 2023-11-12 08:15:00 浏览: 30
nn.Sequential是一个简单的模型容器,它按照给定的顺序将模块按顺序连接在一起。注意力机制可以作为一个单独的模块来实现,然后将其添加到nn.Sequential中。
具体实现可以参考以下代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Attention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(Attention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.attention_weights = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
def forward(self, inputs):
# inputs: [batch_size, seq_len, hidden_size]
attention_scores = self.attention_weights(inputs)
attention_scores = torch.tanh(attention_scores)
attention_scores = self.softmax(attention_scores)
# attention_scores: [batch_size, seq_len, hidden_size]
context_vector = torch.bmm(attention_scores.transpose(1, 2), inputs)
# context_vector: [batch_size, hidden_size]
return context_vector
# 使用nn.Sequential定义模型,其中Attention作为一个单独的模块添加到Sequential中
model = nn.Sequential(
nn.Linear(input_size, hidden_size),
nn.ReLU(),
nn.Linear(hidden_size, hidden_size),
nn.ReLU(),
Attention(hidden_size),
nn.Linear(hidden_size, output_size)
)
```
以上代码中,Attention是一个单独的模块,可以通过nn.Linear和nn.Softmax等其他模块来实现。在使用nn.Sequential定义模型时,我们可以像上面的代码一样将Attention作为一个模块添加到Sequential中。注意,Attention的输入应该是[batch_size, seq_len, hidden_size],输出应该是[batch_size, hidden_size]。在上面的代码中,我们定义了一个简单的全连接神经网络,然后添加了一个Attention模块来提取输入序列的关键信息。