attention lstm tf代码实现
时间: 2023-04-10 22:02:43 浏览: 70
以下是一个基于 TensorFlow 的 Attention LSTM 的代码实现示例:
```python
import tensorflow as tf
class AttentionLSTMCell(tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell):
def __init__(self, num_units, attention_vec, **kwargs):
self.attention_vec = attention_vec
super(AttentionLSTMCell, self).__init__(num_units, **kwargs)
def __call__(self, inputs, state, scope=None):
with tf.variable_scope(scope or type(self).__name__):
output, new_state = super(AttentionLSTMCell, self).__call__(inputs, state)
attention_weights = tf.nn.softmax(tf.matmul(output, self.attention_vec))
attention_output = tf.reduce_sum(output * attention_weights, axis=1)
return attention_output, new_state
```
这是一个自定义的 Attention LSTM 单元,继承自 TensorFlow 的 BasicLSTMCell。在每个时间步,它会计算当前输出的注意力权重,并将注意力加权的输出作为当前时间步的输出。注意力权重是通过将当前输出与一个注意力向量相乘并进行 softmax 计算得到的。
如果您有任何问题或需要更多帮助,请随时问我。