如何计算 attention weights

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

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。

input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) # 定义attention权重 attention_weights1 = TimeDistributed(Dense(1))(input1) attention_weights1 = Activation('softmax')(attention_weights1) # 将attention权重应用于输入数据 context_vector1 = Dot(axes=(2, 1))([attention_weights1, input1]) 都对那些维度计算了向量？

在这段代码中，我们对第2维和第3维进行了向量计算。具体来说，我们使用了Dot函数，它的axes参数表示要对哪两个维度进行向量计算。在这里，我们将axes设置为(2, 1)，表示对第2维和第3维进行向量计算。其中，第2维是时间步，第3维是特征维。因此，这段代码实现了在时间步上对特征维进行attention加权平均的操作。