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?
时间: 2023-12-06 11:43:05 浏览: 28
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。
相关问题
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2],)) 要对trainX1.shape[1], trainX1.shape[2] 计算attention, 用dot如何表示?keras
在 Keras 中使用 dot 进行 Attention 计算可以通过以下代码实现:
```
from keras.layers import Dot, Activation
# 定义输入
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2]))
# 定义 Attention 权重
attn_weights = Dot(axes=[2, 2])([input1, some_other_input])
# 计算加权和
weighted_input = Dot(axes=[2, 1])([attn_weights, input1])
# 通过激活函数进行归一化
attn_weights = Activation('softmax')(attn_weights)
```
其中,`some_other_input` 是用于计算 Attention 权重的另一个输入,可以根据具体情况定义。`axes=[2, 2]` 表示对 `input1` 和 `some_other_input` 的最后两个维度进行点积计算,得到 Attention 权重。`axes=[2, 1]` 表示对 `attn_weights` 和 `input1` 的最后两个维度进行点积计算,得到加权和。最后使用 softmax 函数对 Attention 权重进行归一化。
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]) 形态不匹配,如何解决
根据你提供的代码,问题似乎出在输入数据的维度不匹配。假设`trainX1`的维度是`(batch_size, seq_len, input_dim)`,那么定义输入层时应该将`shape`参数设置为`(seq_len, input_dim)`,而不是 `(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])`。
因此,你可以将代码修改为:
```
input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) # 定义输入层
# 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])
```
这样修改后,`input1`和`attention_weights1`的维度应该分别为`(batch_size, seq_len, input_dim)`和`(batch_size, seq_len, 1)`,可以顺利进行下一步操作。
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