注意力机制分类任务代码实现

注意力机制是深度学习中一种重要的组件，特别是在序列到序列模型如Transformer中，它允许网络在处理输入时动态地集中于关键部分。在分类任务中，通常不需要直接使用注意力机制，因为分类往往是对整个输入的整体理解。然而，在诸如文本分类、视觉问答等需要关注特定区域的任务中，自注意力或位置编码（如BERT的[CLS] token）会被用于提取上下文信息。

以下是使用PyTorch实现一个简单的基于Transformer的文本分类模型的一个简短示例，这里并没有直接的注意力机制，但展示了如何在一个Transformer结构中包含注意力思想：

import torch
from torch import nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super().__init__()
        self.self_attention = nn.MultiheadAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
        self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)

    def forward(self, src):
        attn_output, _ = self.self_attention(src, src, src)
        attn_output = self.dropout(attn_output)
        out1 = self.linear2(self.dropout(self.linear1(attn_output)))
        return src + out1  # residual connection

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, transformer_blocks=6):
        super().__init__()
        self.transformer_layers = TransformerBlock(d_model=512, nhead=8) * transformer_blocks
        self.pooling = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)  # or use MaxPool1d
        self.classifier = nn.Linear(512, num_classes)  # assuming input size is (batch_size, seq_len, 512)

    def forward(self, x):
        for layer in self.transformer_layers:
            x = layer(x)
        pooled_x = self.pooling(x).squeeze(-1)  # shape: (batch_size, 512)
        return self.classifier(pooled_x)

在这个例子中，`TextClassifier`模块首先通过一系列Transformer块对输入序列进行处理，然后通过平均池化获取每个样本的全局表示，最后通过全连接层进行分类。