如何计算 attention weights
时间: 2024-01-13 18:05:40 浏览: 25
Attention weights 的计算可以使用不同的方法,下面是一种计算方式:
首先,我们将 LSTM 的输出 `output` 传递到一个线性层 `self.attention` 中,这个线性层的输出大小为 1,这相当于将 `output` 的每个元素映射到一个标量。这个操作可以用以下代码实现:
```
attn_weights = self.attention(output)
```
然后,我们使用 softmax 函数将这些标量转换为概率分布,这相当于为每个 `output` 的元素分配一个权重。这个操作可以用以下代码实现:
```
attn_weights = F.softmax(attn_weights, dim=1)
```
最后,我们使用这些权重对 `output` 进行加权求和,得到注意力池化输出。这个操作可以用以下代码实现:
```
attn_output = torch.bmm(output.transpose(1,2), attn_weights).squeeze()
```
其中,`torch.bmm` 是批量矩阵乘法,`output.transpose(1,2)` 将输出的最后两个维度交换,以便进行矩阵乘法。`squeeze()` 函数用于去除形状为 `(batch_size, 1, hidden_size)` 的维度,以获得形状为 `(batch_size, hidden_size)` 的注意力池化输出。
相关问题
log_attention_weights = False
这段代码是给变量log_attention_weights赋值为False。具体来说,这个变量可能是用来控制是否将注意力权重的对数输出到日志中。在深度学习中,注意力机制被广泛应用于各种任务,例如机器翻译、语音识别、自然语言处理等。注意力权重表示了模型对输入数据中不同部分的关注程度,因此可以用来解释模型的预测结果和行为。将注意力权重的对数输出到日志中可以帮助我们更好地理解模型的内部机制,但同时也会增加计算和存储的开销。
dec_attention_weights_2d = [head[0].tolist() for step in dec_attention_weight_seq for attn in step for blk in attn for head in blk] dec_attention_weights_filled = torch.tensor(pd.DataFrame(dec_attention_weights_2d).fillna(0.0).values) dec_attention_weights = dec_attention_weights_filled.reshape((-1, 2, num_layers, num_heads, num_steps) ) dec_self_attention_weights, dec_inter_attention_weights = \ dec_attention_weights.permute(1, 2, 3, 0, 4) dec_self_attention_weights.shape, dec_inter_attention_weights.shape (torch.Size([2, 4, 6, 10]), torch.Size([2, 4, 6, 10]))
这段代码是用于处理解码器的注意力权重的。首先,将注意力权重序列进行展平,得到一个包含每个注意力头部的注意力权重列表。然后,使用pandas库将注意力权重列表中的缺失值(NaN)替换为0.0,并将结果转换为PyTorch张量。接下来,重新整形张量以得到解码器自注意力权重和解码器交叉注意力权重。最后,打印出解码器自注意力权重和解码器交叉注意力权重的形状,分别为(torch.Size([2, 4, 6, 10]))和(torch.Size([2, 4, 6, 10]))。其中,2表示两个隐藏层,4表示四个注意力头部,6表示序列长度(解码器输入序列加上起始和结束标记),10表示解码器的时间步数。
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